マネージドナレッジベースを作成する

以下は、マネージドナレッジベースを作成し、 AWS CLI または Python などのサポートされている SDK で API を使用してデータソースを設定する例です。CreateKnowledgeBase を呼び出した後、CreateDataSource を呼び出して、dataSourceConfiguration の接続情報を使用してデータソースを作成します。

オプションの vectorIngestionConfiguration フィールドを含めることで取り込みに適用できるカスタマイズの詳細については、「データソースの取り込みをカスタマイズする」を参照してください。

AWS Command Line Interface

ステップ 1: ナレッジベースを作成する

マネージド埋め込みモデルの場合 (デフォルト):

aws bedrock-agent create-knowledge-base \
 --name "my-managed-kb" \
 --role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/BedrockKBRole" \
 --description "My managed knowledge base" \
 --knowledge-base-configuration file://kb-config.json

kb-config.json
{
    "type": "MANAGED",
    "managedKnowledgeBaseConfiguration": {
        "embeddingModelType": "MANAGED"
    }
}

カスタム埋め込みモデル (お客様が用意した Bedrock モデル):

aws bedrock-agent create-knowledge-base \
 --name "my-custom-embed-kb" \
 --role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/BedrockKBRole" \
 --description "My managed knowledge base with custom embedding" \
 --knowledge-base-configuration file://kb-config.json

kb-config.json
{
    "type": "MANAGED",
    "managedKnowledgeBaseConfiguration": {
        "embeddingModelType": "CUSTOM",
        "embeddingModelArn": "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0",
        "embeddingModelConfiguration": {
            "bedrockEmbeddingModelConfiguration": {
                "dimensions": 1024
            }
        }
    }
}

カスタムマルチモーダル埋め込みモデル (TwelveLabs Marengo Embed 3.0):

マルチモーダル埋め込みモデルは、テキスト埋め込みモデルCUSTOMembeddingModelTypeと同じ を使用します。違いは、モデル固有の設定を渡す追加のmodelConfigurationフィールドbedrockEmbeddingModelConfigurationを受け入れることと、マルチモーダルストレージの宛先supplementalDataStorageConfigurationに を指定する必要があることです。

aws bedrock-agent create-knowledge-base \
 --name "my-multimodal-embed-kb" \
 --role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/BedrockKBRole" \
 --description "My managed knowledge base with multimodal embedding" \
 --knowledge-base-configuration file://kb-config.json

kb-config.json
{
    "type": "MANAGED",
    "managedKnowledgeBaseConfiguration": {
        "embeddingModelType": "CUSTOM",
        "embeddingModelArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0",
        "embeddingModelConfiguration": {
            "bedrockEmbeddingModelConfiguration": {
                "embeddingDataType": "FLOAT",
                "modelConfiguration": {
                    "version": "1",
                    "audio": {
                        "segmentation": {
                            "method": "dynamic",
                            "dynamic": {
                                "minDurationSec": 4
                            }
                        }
                    },
                    "video": {
                        "segmentation": {
                            "method": "fixed",
                            "fixed": {
                                "durationSec": 6
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        },
        "supplementalDataStorageConfiguration": {
            "storageLocations": [
                {
                    "s3Location": {
                        "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket"
                    },
                    "type": "S3"
                }
            ]
        }
    }
}

modelConfiguration フィールドは、選択した埋め込みモデルに固有のコンテンツを持つ JSON オブジェクトです。version フィールドは必須であり、 に設定する必要があります1。audio および モvideoダリティごとに、値dynamicを取る またはminDurationSec値を取る segmentationmethodのいずれかの を設定できますfixeddurationSec。がTwelveLabs Marengo Embed 3.0受け入れる設定については、「」を参照してくださいTwelveLabs Marengo Embed 3.0。

ステップ 2: データソースを作成する

aws bedrock-agent create-data-source \
 --name "S3-connector" \
 --description "S3 data source connector for Amazon Bedrock to use content in S3" \
 --knowledge-base-id "your-knowledge-base-id" \
 --data-source-configuration file://bedrock-s3-managed-connector-configuration.json \
 --data-deletion-policy "DELETE" \
 --vector-ingestion-configuration '{"parsingConfiguration":{"parsingStrategy":"SMART_PARSING"}}'

bedrock-s3-managed-connector-configuration.json
{
    "type": "MANAGED_KNOWLEDGE_BASE_CONNECTOR",
    "managedKnowledgeBaseConnectorConfiguration": {
        "mediaExtractionConfiguration": {
            "imageExtractionConfiguration": {
                "imageExtractionStatus": "ENABLED"
            }
        },
        "connectorParameters": {
            "type": "S3",
            "version": "1",
            "connectionConfiguration": {
                "bucketName": "your-test-s3-bucket",
                "bucketOwnerAccountId": "123456789012"
            },
            "deletionProtectionConfiguration": {
                "enableDeletionProtection": false
            }
        }
    }
}