Abrufen von Daten und Generieren von KI-Antworten mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

Abrufen von Daten und Generieren von KI-Antworten mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock

Die Basismodelle verfügen zwar über allgemeines Wissen, aber Sie können ihre Antworten mit Retrieval Augmented Generation (RAG) weiter verbessern. RAG ist eine Technik, bei der Informationen aus Datenquellen verwendet werden, um die Relevanz und Genauigkeit der generierten Antworten zu verbessern. Mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock können Sie proprietäre Informationen in Ihre Anwendungen für generative KI integrieren. Wenn eine Abfrage gestellt wird, durchsucht eine Wissensdatenbank Ihre Daten nach relevanten Informationen zur Beantwortung der Abfrage. Die abgerufenen Informationen können dann verwendet werden, um die generierten Antworten zu verbessern. Mithilfe der Funktionen von Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock können Sie Ihre eigene RAG-basierte Anwendung erstellen.

Mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • Beantworten Sie Benutzerabfragen, indem Sie relevante Informationen aus Datenquellen zurückgeben.

  • Verwenden Sie abgerufene Informationen aus Datenquellen, um eine genaue und relevante Antwort auf Benutzerabfragen zu generieren.

  • Erweitern Sie Ihre eigenen Prompts, indem Sie die zurückgegebenen relevanten Informationen in den Prompt eingeben.

  • Nehmen Sie Zitate in die generierte Antwort auf, sodass auf die ursprüngliche Datenquelle verwiesen und die Richtigkeit überprüft werden kann.

  • Fügen Sie Dokumente mit zahlreichen visuellen Ressourcen hinzu, aus denen Bilder extrahiert und als Antworten auf Abfragen abgerufen werden können. Wenn Sie auf der Grundlage der abgerufenen Daten eine Antwort generieren, kann das Modell auf der Grundlage dieser Bilder zusätzliche Erkenntnisse liefern.

  • Konvertieren Sie natürliche Sprache in Abfragen (z. B. SQL-Abfragen), die für strukturierte Datenbanken angepasst sind. Diese Abfragen werden zum Abrufen von Daten aus strukturierten Datenspeichern verwendet.

  • Aktualisieren Sie Ihre Datenquellen und nehmen Sie die Änderungen direkt in die Wissensdatenbank auf, sodass sofort darauf zugegriffen werden kann.

  • Verwenden Sie Reranking-Modelle, um die Ergebnisse zu beeinflussen, die aus Ihrer Datenquelle abgerufen werden.

  • Binden Sie die Wissensdatenbank in einen Workflow von Agenten für Amazon Bedrock ein.

Zum Einrichten einer Wissensdatenbank müssen Sie die folgenden allgemeinen Schritte ausführen:

  1. (Optional) Wenn Sie Ihre Wissensdatenbank mit einer unstrukturierten Datenquelle verbinden, richten Sie Ihren eigenen unterstützten Vektorspeicher ein, um die Darstellung Ihrer Daten mit Vektoreinbettungen zu indizieren. Sie können diesen Schritt überspringen, wenn Sie planen, einen Vektorspeicher von Amazon OpenSearch Serverless mit der Amazon-Bedrock-Konsole zu erstellen.

  2. Verbinden Sie Ihre Wissensdatenbank mit einer unstrukturierten oder strukturierten Datenquelle.

  3. Synchronisieren Sie Ihre Datenquelle mit Ihrer Wissensdatenbank.

  4. Richten Sie Ihre Anwendung oder Ihren Agenten für Folgendes ein:

    • Abfragen der Wissensdatenbank und Zurückgeben relevante Quellen

    • Abfragen der Wissensdatenbank und Generieren von Antworten in natürlicher Sprache auf der Grundlage der abgerufenen Ergebnisse

    • (Wenn Sie eine Wissensdatenbank abfragen, die mit einem strukturierten Datenspeicher verbunden ist) Transformieren einer Abfrage in eine sprachspezifische Abfrage für strukturierte Daten (z. B. eine SQL-Abfrage)

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