Sincronizzare i dati con Knowledge Base per Amazon Bedrock
Dopo aver creato la knowledge base, importare o sincronizzare i dati in modo che possano essere interrogati. L’importazione converte i dati grezzi dell’origine dati in embedding vettoriali, in base al modello di embedding vettoriali e alle configurazioni specificati.
Prima di iniziare l’importazione, verificare che l’origine dati soddisfi le seguenti condizioni:
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Le informazioni sulla connessione dell’origine dati sono state configurate. Per configurare un connettore di origine dati per eseguire la scansione dei dati dal repository di origini dati, consultare Connettori di origine dati supportati. La configurazione dell’origine dati viene effettuata nell’ambito della creazione della knowledge base.
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Il modello di embedding vettoriali e l’archivio vettoriale scelti sono stati configurati. Consultare Modelli di embedding vettoriali supportati e Archivi vettoriali per knowledge base. La configurazione degli embedding vettoriali viene effettuata nell’ambito della creazione della knowledge base.
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I file sono nei formati supportati. Per ulteriori informazioni, consulta Formati di documenti supportati.
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I file non superano le dimensioni del file del processo di importazione specificate in Endpoint e quote di Amazon Bedrock nei Riferimenti generali di AWS.
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Se l’origine dati contiene file di metadati, verificare le seguenti condizioni per garantire che i file di metadati non vengano ignorati:
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Ogni
.metadata.jsonfile condivide lo stesso nome e la stessa estensione del file di origine a cui è associato. -
Se l’indice vettoriale per la knowledge base si trova in un archivio vettoriale Amazon OpenSearch Serverless, verificare che l’indice vettoriale sia configurato con il motore
faiss. Se l’indice vettoriale è configurato con il motorenmslib, eseguire una delle seguenti operazioni:-
Creare una nuova knowledge base nella console e consentire ad Amazon Bedrock di creare automaticamente un indice vettoriale in Amazon OpenSearch Serverless.
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Creare un altro indice vettoriale nell’archivio vettoriale e selezionare
faisscome motore. Poi creare una nuova knowledge base e specificare il nuovo indice vettoriale.
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Se l’indice vettoriale per la knowledge base si trova in un cluster di database Amazon Aurora, consigliamo di utilizzare il campo dei metadati personalizzati per archiviare tutti i metadati in un’unica colonna e creare un indice su questa colonna. Se il campo dei metadati personalizzati non è specificato, è necessario verificare che la tabella dell’indice contenga una colonna per ogni proprietà dei metadati nei file di metadati prima di iniziare l’importazione. Per ulteriori informazioni, consulta Prerequisiti per l’utilizzo di un archivio vettoriale creato per una knowledge base.
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Ogni volta che vengono aggiunti, modificati o rimossi file dall’origine dati, è necessario sincronizzare l’origine dati in modo che venga reindicizzata nella knowledge base. La sincronizzazione è incrementale, quindi Amazon Bedrock elabora solo i documenti aggiunti, modificati o eliminati dall’ultima sincronizzazione.
Per sapere come inserire i dati nella tua knowledge base e sincronizzarli con i dati più recenti, scegliere la scheda corrispondente al metodo preferito, poi seguire la procedura: