Sincronizar os dados com a base de conhecimento do Amazon Bedrock
Depois de criar a base de conhecimento, ingira ou sincronize os dados para que eles possam ser consultados. A ingestão converte os dados brutos na fonte de dados em incorporações de vetores, com base no modelo de incorporação de vetores e nas configurações especificadas.
Antes de começar a ingestão, verifique se a fonte de dados atende às seguintes condições:
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Você configurou as informações de conexão da fonte de dados. Para configurar um conector de fonte de dados para rastrear os dados do repositório da fonte de dados, consulte Conectores compatíveis de fonte de dados. Você configura a fonte de dados como parte criação da base de conhecimento.
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Você configurou o modelo de incorporação de vetores e o armazenamento de vetores escolhidos. Consulte os modelos de incorporação de vetores compatíveis e os armazenamentos de vetores de base de conhecimento. Você configura as incorporações de vetores como parte da criação da base de conhecimento.
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Os arquivos estão nos formatos compatíveis. Para obter mais informações, consulte Formatos de documento compatíveis.
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Os arquivos não excedem o tamanho do arquivo de trabalho de ingestão especificado em Amazon Bedrock endpoints and quotas no Referência geral da AWS.
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Se a fonte de dados contiver arquivos de metadados, verifique as seguintes condições para garantir que os arquivos de metadados não sejam ignorados:
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Cada arquivo
.metadata.jsoncompartilha o mesmo nome e extensão do arquivo de origem ao qual está associado. -
Se o índice de vetores da base de conhecimento estiver em um armazenamento de vetores do Amazon OpenSearch Sem Servidor, verifique se o índice de vetores está configurado com o mecanismo
faiss. Se o índice de vetores estiver configurado com o mecanismonmslib, será necessário fazer o seguinte:-
Criar uma base de conhecimento no console e permitir que o Amazon Bedrock crie automaticamente um índice de vetores no Amazon OpenSearch Sem Servidor para você.
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Criar outro índice de vetores no armazenamento de vetores e selecionar
faisscomo o mecanismo. Em seguida, criar uma base de conhecimento e especificar o novo índice de vetores.
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Se o índice de vetores da base de conhecimento estiver em um cluster de banco de dados do Amazon Aurora, recomendamos que você use o campo de metadados personalizados para armazenar todos os metadados em uma única coluna e criar um índice nessa coluna. Se você não fornecer o campo de metadados personalizados, verifique se a tabela do índice contém uma coluna para cada propriedade de metadados nos arquivos de metadados antes de iniciar a ingestão. Para obter mais informações, consulte Pré-requisitos para usar o armazenamento de vetores que você criou para uma base de conhecimento.
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Sempre que você adicionar, modificar ou remover arquivos da fonte de dados, sincronize a fonte de dados para que ela seja reindexada na base de conhecimento. A sincronização é incremental, portanto, o Amazon Bedrock processa somente documentos adicionados, modificados ou excluídos desde a última sincronização.
Para saber como ingerir dados na base de conhecimento e sincronizar com os dados mais recentes, escolha a guia correspondente ao método de sua preferência e siga as etapas: