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Modèles et régions pris en charge pour les bases de connaissances Amazon Bedrock
Les bases de connaissances Amazon Bedrock prennent en charge les requêtes à l'aide des modèles de base suivants :
| Fournisseur | Modèle | ID du modèle | Support du modèle à région unique | Prise en charge des profils d'inférence entre régions |
|---|---|---|---|---|
| AI21 Laboratoires | Jamba 1.5 Large | ai21.jamba-1-5-large-v1:0 |
us-east-1 |
|
| AI21 Laboratoires | 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 | amazon. 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 | amazon. 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-v 1:0 |
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 | Sonnet de Claude 3.5 | 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-v1:0 |
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 | cohérer. command-r-v1:0 |
us-east-1 us-west-2 |
|
| Cohere | Command R+ | cohérer. 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.llama-3-70 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.llama-38 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 | meta.llama3-1-405 1:0 b-instruct-v |
us-west-2 |
us-east-2 |
| Meta | Llama 3.1 70B Instruct | meta.llama3-1-70 1:0 b-instruct-v |
us-west-2 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Meta | Llama 3.1 8B Instruct | meta.llama3-1-8 1:0 b-instruct-v |
us-west-2 |
us-east-1 us-east-2 us-west-2 |
| Meta | Llama 3.2 11B Instruct | meta.llama3-2-11 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 | meta.llama3-3-70 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 |
Amazon Bedrock Knowledge Bases prend également en charge l’utilisation de profils d’inférence pour l’analyse des données ou lors de la génération de réponses. Avec les profils d’inférence, vous pouvez suivre les coûts et les métriques et effectuer une inférence interrégionale pour répartir les demandes d’inférence de modèle sur un ensemble de régions afin d’augmenter le débit. Vous pouvez spécifier un profil d'inférence dans une CreateDataSourcedemande RetrieveAndGenerateor. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configurer une ressource d’invocation de modèle à l’aide de profils d’inférence.
Important
Si vous utilisez l’inférence interrégionale, vos données peuvent être partagées entre régions.
Vous pouvez également utiliser des modèles d' SageMaker IA ou des modèles personnalisés que vous entraînez à partir de vos propres données.
Note
Si vous utilisez une SageMaker IA ou un modèle personnalisé, vous devez spécifier les instructions d'orchestration et de génération (pour plus d'informations, voir Modèles d'invite de la base de connaissances dansConfiguration et personnalisation de la génération de requêtes et de réponses). Vos invites doivent inclure des variables d’information pour accéder aux entrées et au contexte de l’utilisateur.
La prise en charge de régions et de modèles diffère pour certaines fonctionnalités d’Amazon Bedrock Knowledge Bases. Sélectionnez une rubrique pour consulter la prise en charge relative à une fonctionnalité :
Rubriques
Modèles pris en charge pour les vectorisations
Amazon Bedrock Knowledge Bases convertit vos données en vectorisations et stocke les vectorisations dans une base de données vectorielles à l’aide d’un modèle de vectorisation. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Transformation des données en base de connaissances.
Les bases de connaissances Amazon Bedrock prennent en charge les intégrations vectorielles à l'aide des modèles de base suivants :
| Fournisseur | Modèle | ID du modèle | Support du modèle à région unique |
|---|---|---|---|
| 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 version anglaise | cohérer. 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 version multilingue | cohérer. 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 |
Les modèles de vectorisation prennent en charge les types de vecteurs suivants :
| Nom du modèle | Type de vecteur pris en charge | Nombre de dimensions prises en charge |
|---|---|---|
| Amazon Titan Embeddings G1 - Text | Virgule flottante | 1536 |
| Plongement lexical Amazon Titan V2 | Virgule flottante, binaire | 256, 512, 1 024 |
| Cohere Embed (version anglaise) | Virgule flottante, binaire | 1 024 |
| Cohere Embed (version multilingue) | Virgule flottante, binaire | 1 024 |
| Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 | Virgule flottante | 1 024 |
| CohereIntégrer la version 3 (multimodale) | Virgule flottante, binaire | 1 024 |
Modèles et régions pris en charge pour l’analyse
Lorsque vous convertissez des données en vectorisations, vous disposez de différentes options pour les analyser dans Amazon Bedrock Knowledge Bases. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Options d’analyse structurée pour votre source de données.
Voici la prise en charge des options d’analyse :
-
L’analyseur d’automatisation des données Amazon Bedrock est pris en charge dans la région USA Ouest (Oregon), en version préliminaire et susceptible d’être modifié.
-
Les familles de modèles de fondation suivantes peuvent servir d’analyseur :
-
Modèles de vision Claude
-
Modèles de vision Nova
-
LLama 4 modèles de vision
L'analyse des modèles de base est disponible dans Région AWS les pays où ces modèles sont directement disponibles (et non par inférence entre régions). Pour connaître la disponibilité actuelle des modèles par région, consultez Modèles de fondation pris en charge dans Amazon Bedrock.
-
Modèles et régions pris en charge pour le reclassement des résultats lors d’une requête
Lorsque vous récupérez les résultats d’une requête de base de connaissances, vous pouvez reclasser ces résultats à l’aide d’un modèle de reclassement. Pour plus d’informations, consultez Interrogation d’une base de connaissances et extraction des données et Interrogation d’une base de connaissances et génération de réponses basées sur les données récupérées.
Pour obtenir la liste des modèles et des régions qui prennent en charge le reclassement, consultez Régions et modèles pris en charge pour le reclassement dans Amazon Bedrock.
Régions prises en charge pour les bases de connaissances avec magasins de données structurés
Les bases de connaissances avec des magasins de données structurés vous permettent de connecter des bases de connaissances à des magasins de données structurés et de convertir des requêtes en langage naturel en requêtes SQL. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création d’une base de connaissances en la connectant à un magasin de données structuré.
Les bases de connaissances avec des magasins de données structurés sont disponibles dans les versions suivantes Régions AWS :
-
Europe (Francfort)
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Europe (Zurich)
-
Europe (Irlande)
-
Europe (Londres)
-
Europe (Paris)
-
Asie-Pacifique (Tokyo)
-
Asie-Pacifique (Séoul)
-
Asie-Pacifique (Mumbai)
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Asie-Pacifique (Singapour)
-
Asie-Pacifique (Sydney)
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Canada (Centre)
-
Amérique du Sud (São Paulo)
-
USA Est (Virginie du Nord)
-
USA Est (Ohio)
-
USA Ouest (Oregon)
-
AWSGovCloud (US-Ouest)
