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Modelos y regiones admitidos para las bases de conocimiento de Amazon Bedrock
Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock permiten realizar consultas con los siguientes modelos básicos:
| Proveedor | Modelo | ID del modelo | Soporte para modelos de una sola región | Soporte de perfiles de inferencia entre regiones |
|---|---|---|---|---|
| AI21 Laboratorios | Jamba 1.5 Large | ai21.jamba-1-5-large-v1:0 |
us-east-1 |
|
| AI21 Laboratorios | Jamba 1.5 Mini | ai21.jamba-1-5-mini-v1:0 |
us-east-1 |
|
| Amazon | Nova Lite | amazon. nova-lite-v1:0 |
ap-northeast-1 ap-southeast-2 eu-north-1 eu-west-2 us-east-1 us-gov-west-1 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Amazon | Nova Micro | amazona. nova-micro-v1:0 |
ap-southeast-2 eu-west-2 us-east-1 us-gov-west-1 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 eu-central-1 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Amazon | Nova Pro | amazona. nova-pro-v1:0 |
ap-southeast-2 eu-west-2 us-east-1 us-gov-west-1 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 eu-central-1 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Anthropic | Claude 3 Haiku | anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-central-2 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
eu-central-1 us-east-2 us-gov-east-1 |
| Anthropic | Claude 3 Sonnet | anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0 |
ap-south-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-southeast-1 eu-central-1 |
| Anthropic | Claude 3.5 Haiku | anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0 |
us-west-2 |
us-east-1 us-east-2 |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-southeast-1 eu-central-1 eu-central-2 us-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
ap-south-1 ap-southeast-2 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-gov-east-1 us-west-2 |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet v2 | anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 |
ap-southeast-2 us-west-2 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-1 ap-southeast-2 us-east-1 us-east-2 |
| Anthropic | Claude 3.7 Sonnet | anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v 1:0 |
eu-west-2 us-gov-west-1 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-1 ap-southeast-2 eu-central-1 eu-north-1 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-gov-east-1 us-west-2 |
| Anthropic | Claude Opus 4 | anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
|
| Anthropic | Claude Sonnet 4 | anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-1 ap-southeast-2 eu-central-1 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-3 us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
|
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5 | anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 | N/A |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-central-2 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-east-2 us-gov-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
| Cohere | Command R | cohesionar. command-r-v1:0 |
us-east-1 us-west-2 |
|
| Cohere | Command R+ | cohesionar. command-r-plus-v1:0 |
us-east-1 us-west-2 |
|
| DeepSeek | DeepSeek-R1 | deepseek.r1-v1:0 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
|
| Meta | Llama 3 70B Instruct | meta.llama3-70 1:0 b-instruct-v |
ap-south-1 ca-central-1 eu-west-2 us-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
|
| Meta | Llama 3 8B Instruct | meta.llama3-8 1:0 b-instruct-v |
ap-south-1 ca-central-1 eu-west-2 us-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
|
| Meta | Llama 3.1 405B Instruct | metal.llama3-1-405 1:0 b-instruct-v |
us-west-2 |
us-east-2 |
| Meta | Llama 3.1 70B Instruct | b-instruct-vmeta.llama3-1-70 1:0 |
us-west-2 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Meta | Llama 3.1 8B Instruct | metal.llama 3-1-8 1:0 b-instruct-v |
us-west-2 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Meta | Llama 3.2 11B Instruct | metal.llama 3-2-11 1:0 b-instruct-v |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
|
| Meta | Llama 3.2 90B Instruct | meta.llama3-2-90 1:0 b-instruct-v |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
|
| Meta | Llama 3.3 70B Instruct | metal.llama 3-3-70 1:0 b-instruct-v |
us-east-2 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Mistral AI | Mistral Large (24.02) | mistral.mistral-large-2402-v1:0 |
ap-south-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2 |
|
| Mistral AI | Mistral Large (24.07) | mistral.mistral-large-2407-v1:0 |
us-west-2 |
|
| Mistral AI | Mistral Small (24.02) | mistral.mistral-small-2402-v1:0 |
us-east-1 |
Bases de conocimiento de Amazon Bedrock también admite el uso de perfiles de inferencia para analizar datos o generar respuestas. Con los perfiles de inferencia, puede realizar un seguimiento de los costos y las métricas, y también realizar la inferencia entre regiones para distribuir las solicitudes de inferencia de modelos en un conjunto de regiones y permitir un mayor rendimiento. Puede especificar un perfil de inferencia en una solicitud o. RetrieveAndGenerateCreateDataSource Para obtener más información, consulte Configuración de un recurso de invocación de modelos mediante perfiles de inferencia.
importante
Si utiliza la inferencia entre regiones, sus datos se pueden compartir entre regiones.
También puede utilizar modelos de SageMaker IA o modelos personalizados que pueda entrenar con sus propios datos.
nota
Si utilizas un modelo personalizado o de SageMaker IA, debes especificar las solicitudes de orquestación y generación (para obtener más información, consulta las plantillas de solicitudes de la base de conocimientos enConfiguración y personalización de las consultas y la generación de respuestas). Sus peticiones deben incluir variables de información para acceder a las entradas y al contexto de los usuarios.
La compatibilidad de las regiones y modelos difieren para algunas características de Bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Seleccione un tema para ver la compatibilidad de una característica:
Temas
Modelos compatibles para incrustaciones vectoriales
Bases de conocimiento de Amazon Bedrock utiliza un modelo de incrustación para convertir sus datos en incrustaciones vectoriales y almacenar dichas incrustaciones en una base de datos vectorial. Para obtener más información, consulte Conversión de datos en una base de conocimiento.
Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock admiten la incrustación de vectores mediante los siguientes modelos básicos:
| Proveedor | Modelo | ID del modelo | Soporte para modelos de una sola región |
|---|---|---|---|
| Amazon | Titan Embeddings G1 - Text | amazon. titan-embed-text-v1 |
ap-northeast-1 eu-central-1 us-east-1 us-west-2 |
| Amazon | Titan Text Embeddings V2 | amazon. titan-embed-text-v2:0 |
ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-central-2 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-east-2 us-gov-east-1 us-gov-west-1 us-west-2 |
| Cohere | Embed English | cohesionar. embed-english-v3 |
ap-northeast-1 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2 |
| Cohere | Embed Multilingual | cohesionar. embed-multilingual-v3 |
ap-northeast-1 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2 |
Los modelos de incrustación admiten los siguientes tipos de vectores.
| Nombre de modelo | Tipo de vector compatible | Número de dimensiones admitidas |
|---|---|---|
| Amazon Titan Embeddings G1 - Text | Punto flotante | 1536 |
| Amazon Titan Text Embeddings V2 | Punto flotante, binario | 256, 512, 1024 |
| Cohere Embed (English) | Punto flotante, binario | 1024 |
| Cohere Embed (Multilingual) | Punto flotante, binario | 1024 |
| Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 | Punto flotante | 1024 |
| CohereIntegrar v3 (multimodal) | Punto flotante, binario | 1024 |
Regiones y modelos compatibles para el análisis
Al convertir datos en incrustaciones vectoriales, tiene diferentes opciones para analizar los datos en Bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Para obtener más información, consulte Opciones de análisis del origen de datos.
Las siguientes listas admiten opciones de análisis:
-
El analizador de Automatización de Datos de Amazon Bedrock se admite en la región Oeste de EE. UU. (Oregón) y está en versión preliminar y sujeto a cambios.
-
Las siguientes familias de modelos fundacionales se pueden utilizar como analizadores:
-
Modelos de visión de Claude
-
Modelos de visión de Nova
-
LLama 4 modelos de visión
El análisis de los modelos básicos está disponible en Región de AWS los casos en que estos modelos están disponibles directamente (no mediante inferencia entre regiones). Consulte Modelos fundacionales compatibles en Amazon Bedrock para conocer la disponibilidad actual de los modelos por región.
-
Modelos y regiones compatibles para reclasificar los resultados durante la consulta
Al recuperar los resultados de las consultas de la base de conocimiento, puede utilizar un modelo de reclasificación para reclasificar los resultados de la consulta de la base de conocimiento. Para obtener más información, consulte Consulta de una base de conocimiento y recuperación de datos y Consulta de una base de conocimiento y generación de respuestas en función de los datos recuperados.
Para obtener una lista de los modelos y las regiones que admiten la reclasificación, consulte Regiones y modelos que admiten la reclasificación en Amazon Bedrock.
Regiones compatibles con bases de conocimiento con almacenes de datos estructurados
Las bases de conocimiento con almacenes de datos estructurados le permiten conectar las bases de conocimiento con los almacenes de datos estructurados y convertir las consultas en lenguaje natural en consultas SQL. Para obtener más información, consulte Creación de una base de conocimiento conectándose a un almacén de datos estructurados.
Las bases de conocimiento con almacenes de datos estructurados están disponibles en las siguientes direcciones: Regiones de AWS
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Europa (Fráncfort)
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Europa (Zúrich)
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Europa (Irlanda)
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Europa (Londres)
-
Europa (París)
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Asia-Pacífico (Tokio)
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Asia-Pacífico (Seúl)
-
Asia-Pacífico (Mumbai)
-
Asia-Pacífico (Singapur)
-
Asia-Pacífico (Sídney)
-
Canadá (centro)
-
América del Sur (São Paulo)
-
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
-
Este de EE. UU. (Ohio)
-
Oeste de EE. UU. (Oregón)
-
AWSGovCloud (EE. UU.-Oeste)
