관리형 지식 베이스 생성

다음은 관리형 지식 기반을 생성하고 Python과 같은 AWS CLI 또는 지원되는 SDK와 함께 API를 사용하여 데이터 소스를 구성하는 예제입니다. CreateKnowledgeBase를 직접 호출한 후 CreateDataSource를 직접 호출하여 dataSourceConfiguration의 연결 정보로 데이터 소스를 만듭니다.

선택적 vectorIngestionConfiguration 필드를 포함하여 수집에 적용할 수 있는 사용자 지정에 대해 알아보려면 데이터 소스에 대한 수집 사용자 지정 섹션을 참조하세요.

AWS Command Line Interface

1단계: 지식 기반 생성

관리형 임베딩 모델(기본값):

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"
    }
}

사용자 지정 임베딩 모델(고객 제공 Bedrock 모델):

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
            }
        }
    }
}

사용자 지정 멀티모달 임베딩 모델(TwelveLabs Marengo Embed 3.0) 사용:

멀티모달 임베딩 모델은 텍스트 임베딩 모델CUSTOMembeddingModelType과 동일한를 사용합니다. 차이점은가 모델별 설정을 전달하는 추가 modelConfiguration 필드를 bedrockEmbeddingModelConfiguration 수락하고 멀티모달 스토리지 대상에 supplementalDataStorageConfiguration를 지정해야 한다는 것입니다.

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 필드는 선택한 임베딩 모델과 관련된 콘텐츠가 있는 JSON 객체입니다. version 필드는 필수이며 로 설정해야 합니다1. 각 audio 및 video 모달리티에 대해 값을 dynamic사용하는 또는 minDurationSec 값을 fixed사용하는 segmentation method 중 하나를 설정할 수 durationSec 있습니다. 에서 TwelveLabs Marengo Embed 3.0 허용하는 설정은 단원을 참조하십시오TwelveLabs Marengo Embed 3.0.

2단계: 데이터 소스 생성

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
            }
        }
    }
}