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# Test e interrogazione di basi di conoscenza multimodali
<a name="kb-multimodal-test-and-query"></a>

Dopo aver acquisito i contenuti multimodali, puoi testare e interrogare la tua knowledge base utilizzando la console o l'API. I tipi di query disponibili dipendono dall'approccio di elaborazione scelto.

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#### [ Console ]

**Per testare la tua knowledge base dalla console**

1. Dalla pagina dei dettagli della knowledge base, scorri fino alla sezione **Test knowledge base**.

1. Scegli il tipo di query:
   + **Solo recupero standard:** interroga e recupera informazioni da fonti di dati in un'unica Knowledge Base.
   + **Recupero e generazione di risposte:** interroga una singola Knowledge Base e genera risposte basate sui risultati recuperati utilizzando un modello di base.
**Nota**  
Se si dispone di contenuti multimodali, è necessario utilizzare il parser BDA per il recupero e la generazione di risposte.

1. Configura le opzioni aggiuntive in base alle esigenze:
   + **Chunk di origine:** specifica il numero massimo di blocchi di origine da restituire
   + **Tipo di ricerca: seleziona il tipo di** ricerca per personalizzare la strategia di interrogazione
   + Filtri per **metadati: applica filtri** per restringere i risultati della ricerca
   + **Guardrail:** seleziona un guardrail esistente o creane uno nuovo

1. Inserisci una query di testo o carica un'immagine (solo Nova Multimodal Embeddings) per cercare i tuoi contenuti multimodali. Utilizzate il pulsante degli allegati per caricare immagini per la ricerca di somiglianze visive.

1. Esamina i risultati, che includono:
   + Blocchi di contenuto recuperati con punteggi di pertinenza
   + Riferimenti e timestamp dei file di origine (per audio/video)
   + Metadati, inclusi tipi di file e informazioni di elaborazione
   + Per i contenuti multimediali, controlli di riproduzione con posizionamento automatico dei segmenti in base ai timestamp recuperati

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#### [ API ]

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare l'API Amazon Bedrock Agent Runtime per interrogare la tua knowledge base multimodale a livello di codice:

**Esempio di interrogazione testuale**  
Ricerca utilizzando l'immissione di testo:

```
aws bedrock-agent-runtime retrieve \
--knowledge-base-id <knowledge-base-id> \
--retrieval-query text="robot automation in manufacturing"
```

**Esempio di interrogazione di immagini (solo Nova Multimodal Embeddings)**  
Cerca utilizzando un'immagine caricata:

```
{
    "knowledgeBaseId": "<knowledge-base-id>",
    "retrievalQuery": {
        "imageQuery": {
            "inlineContent": {
                "mimeType": "image/jpeg",
                "data": "<base64-encoded-image>"
            }
        }
    }
}
```

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## Tipi di query supportati
<a name="kb-multimodal-query-types"></a>

**Interrogazioni di testo**  
Supportato con gli approcci Nova Multimodal Embeddings e BDA. Effettua ricerche utilizzando testo in linguaggio naturale per trovare contenuti pertinenti su tutti i tipi di media.

**Richieste di immagini**  
Supportato solo con Nova Multimodal Embeddings. Carica immagini per trovare contenuti visivamente simili nella tua knowledge base.

## Comprendere i metadati di risposta
<a name="kb-multimodal-response-metadata"></a>

Le risposte alle interrogazioni multimodali includono metadati aggiuntivi per i contenuti multimediali:

**Attribuzione della fonte**  
Posizione del file originale (sourceURI) e posizione di archiviazione multimodale (SupplementalURI) per un accesso affidabile

**Metadati temporali**  
Timestamp di inizio e fine per i segmenti audio e video, che consentono una navigazione precisa verso i contenuti pertinenti

**Informazioni sul tipo di contenuto**  
Indicatori di formato di file, metodo di elaborazione e modalità per aiutare le applicazioni a gestire i diversi tipi di contenuto in modo appropriato

**Struttura dei metadati del database vettoriale**  
Quando il contenuto multimodale viene elaborato e archiviato, nel database vettoriale viene utilizzata la seguente struttura di metadati:
+ **campo di testo:** per i file multimediali elaborati con Nova Multimodal Embeddings, questo campo contiene una stringa vuota poiché il contenuto è incorporato come contenuto multimediale nativo anziché come testo
+ **campo di metadati:** contiene informazioni strutturate tra cui dettagli sulla fonte e riferimenti ai contenuti correlati:

  ```
  {
    "source": {
      "sourceType": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://source-bucket/path/to/file.mp4"
      }
    },
    "relatedContent": [{
      "type": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://multimodal-storage-bucket/processed/file.mp4"
      }
    }]
  }
  ```
+ **Campi creati automaticamente: campi** aggiuntivi per il filtraggio e l'identificazione:
  + `x-amz-bedrock-kb-source-uri`: URI di origine originale per le operazioni di filtraggio
  + `x-amz-bedrock-kb-data-source-id`: identificatore della fonte di dati per tracciare l'origine dei contenuti
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-start-time-in-millis`: data e ora di inizio in millisecondi per i segmenti audio e video
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-end-time-in-millis`: data e ora di fine in millisecondi per i segmenti audio e video
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-mime-type`: tipo MIME del file sorgente
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-modality`: modalità del file sorgente (TESTO, IMMAGINE, AUDIO, VIDEO)

**Importante**  
Le applicazioni devono utilizzare i timestamp forniti per estrarre e riprodurre segmenti specifici da file audio e video. La knowledge base restituisce riferimenti a file completi, non a clip presegmentate.