As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Consultar uma base de conhecimento e recuperar dados **Importante** As barreiras de proteção são aplicadas somente à entrada e à resposta gerada pelo LLM. Elas não são aplicados às referências recuperadas das bases de conhecimento em runtime. Depois que sua base de conhecimento estiver configurada, você poderá consultá-la e recuperar partes dos dados de origem que sejam relevantes para a consulta usando a operação de API [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html). Também é possível [usar um modelo de reclassificação](rerank.md) em vez do classificador padrão das Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock para classificar os fragmentos de origem quanto à relevância durante a recuperação. Para saber como consultar uma base de conhecimento, escolha a guia correspondente ao método de sua preferência e siga as etapas: ------ #### [ Console ] **Como testar a base de conhecimento** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, selecione **Bases de conhecimento**. 1. Na seção **Bases de conhecimento**, execute uma das ações a seguir. + Escolha o botão de opção ao lado da base de conhecimento que deseja testar e selecione **Testar base de conhecimento**. Uma janela de teste é expandida à direita. + Escolha a base de conhecimento que deseja testar. Uma janela de teste é expandida à direita. 1. Para testar a janela, desative a opção **Gerar respostas para a consulta** para exibir informações recuperadas diretamente da base de conhecimento. 1. (Opcional) Selecione o ícone de configurações (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/configurations.png)) para abrir **Configurações**. Para ter mais informações configurações, consulte [Configurar e personalizar consultas e geração de respostas](kb-test-config.md). 1. Insira uma consulta na caixa de texto da janela de chat e selecione **Executar** para retornar respostas da base de conhecimento. 1. Os fragmentos de origem serão exibidos diretamente em ordem de relevância. As imagens extraídas da fonte de dados também podem ser exibidas como um fragmento da fonte. 1. Para ver detalhes sobre os fragmentos exibidos, selecione **Mostrar detalhes da fonte**. + Para ver as configurações que definiu para a consulta, expanda **Configurações de consulta**. + Para ver detalhes sobre um fragmento de origem, expanda-o escolhendo a seta para a direita (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/caret-right-filled.png)) ao lado dele. É possível editar as seguintes informações: + O texto bruto do fragmento de origem. Para copiar esse texto, escolha o ícone de cópia (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/copy.png)). Se tiver usado o Amazon S3 para armazenar os dados, escolha o ícone de link externo (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/external.png)) para navegar ao objeto do S3 que contém o arquivo. + Os metadados associados ao fragmento de origem, se você usou o Amazon S3 para armazenar seus dados. As attribute/field chaves e os valores são definidos no `.metadata.json` arquivo associado ao documento de origem. Para ter mais informações, consulte a seção **Metadados e filtragem** em [Configurar e personalizar consultas e geração de respostas](kb-test-config.md). **Opções do chat** + Ative a opção **Gerar respostas** para gerar respostas com base nos fragmentos de origem recuperados. Se você alterar a configuração, o texto na janela de chat será completamente apagado. + Para limpar a janela de chat, selecione o ícone de vassoura (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/broom.png)). + Para copiar toda a saída na janela de chat, selecione o ícone de cópia (![](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/copy.png)). ------ #### [ API ] Para consultar uma base de conhecimento e exibir somente texto relevante das fontes de dados, envie uma solicitação [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html) com um [endpoint de runtime do recurso Agentes para Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-rt). Os seguintes campos são obrigatórios: **** | Campo | Descrição básica | | --- | --- | | knowledgeBaseId | Para especificar a base de conhecimento a ser consultada. | | retrievalQuery | Contém um campo text para especificar a consulta. | | guardrailsConfiguration | Incluir campos de configuração de barreiras de proteção, como guardrailsId e guardrailsVersion, para usar a barreira de proteção com a solicitação | Os seguintes campos são opcionais: **** | Campo | Caso de uso | | --- | --- | | nextToken | Para exibir o próximo lote de repostas (consulte os campos de resposta abaixo). | | retrievalConfiguration | Para incluir [configurações de consulta](kb-test-config.md) para personalizar a pesquisa vetorial. Consulte [KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration.html) para obter mais informações. | Você pode usar um modelo de reclassificação em relação ao modelo de classificação padrão do Amazon Bedrock Knowledge Bases incluindo o campo no`rerankingConfiguration`. [KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration.html) O `rerankingConfiguration` campo mapeia para um [VectorSearchRerankingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_VectorSearchRerankingConfiguration.html)objeto, no qual você pode especificar o modelo de reclassificação a ser usado, quaisquer campos de solicitação adicionais a serem incluídos, atributos de metadados para filtrar documentos durante a reclassificação e o número de resultados a serem retornados após a reclassificação. Para obter mais informações, consulte [VectorSearchRerankingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_VectorSearchRerankingConfiguration.html). **nota** Se o `numberOfRerankedResults` valor especificado for maior que o `numberOfResults` valor no [KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration.html), o número máximo de resultados que serão retornados será o valor para`numberOfResults`. Uma exceção é se você usar a decomposição de consultas (para ter mais informações, consulte a seção **Modificações de consulta** em [Configurar e personalizar consultas e geração de respostas](kb-test-config.md). Se você usar a decomposição de consultas, `numberOfRerankedResults` pode ser até cinco vezes o valor de `numberOfResults`. A resposta retorna os fragmentos de origem da fonte de dados como uma matriz de [KnowledgeBaseRetrievalResult](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseRetrievalResult.html)objetos no `retrievalResults` campo. Cada um [KnowledgeBaseRetrievalResult](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseRetrievalResult.html)contém os seguintes campos: **** | Campo | Description | | --- | --- | | content | Contém um fragmento de fonte de texto em text ou um fragmento de fonte de imagem no campo byteContent. Se o conteúdo for uma imagem, o URI de dados do conteúdo codificado em base64 será exibido no seguinte formato: data:image/jpeg;base64,{{${base64-encoded string}}}. | | metadata | Contém cada atributo de metadados como uma chave e o valor dos metadados como um valor JSON com o qual a chave está associada. | | location | Contém o URI ou URL do documento ao qual o fragmento de origem pertence. | | score | A pontuação de relevância do documento. É possível usar essa pontuação para analisar a classificação dos resultados. | Se o número de partes de origem exceder o que pode caber na resposta, um valor será exibido no campo `nextToken`. Use esse valor em outra solicitação para apresentar o próximo lote de resultados. Se os dados recuperados contiverem imagens, a resposta também exibirá os seguintes cabeçalhos de resposta, que contêm metadados para fragmentos de origem exibidos na resposta: + `x-amz-bedrock-kb-byte-content-source`: contém o URI do Amazon S3 da imagem. + `x-amz-bedrock-kb-description`: contém a string codificada em base64 da imagem. **nota** Não é possível filtrar esses cabeçalhos de resposta de metadados ao [configurar](kb-test-config.md) filtros de metadados. **Consultas multimodais** Para bases de conhecimento que usam modelos de incorporação multimodais, você pode consultar com texto ou imagens. O `retrievalQuery` campo suporta um `multimodalInputList` campo para consultas de imagens: **nota** Para obter uma orientação abrangente sobre como configurar e trabalhar com bases de conhecimento multimodais, incluindo a escolha entre as abordagens Nova e BDA, consulte. [Crie uma base de conhecimento para conteúdo multimodal](kb-multimodal.md) Você pode consultar com imagens usando o `multimodalInputList` campo: ``` { "knowledgeBaseId": "EXAMPLE123", "retrievalQuery": { "multimodalInputList": [ { "content": { "byteContent": "base64-encoded-image-data" }, "modality": "IMAGE" } ] } } ``` Ou você pode consultar somente com texto usando o `text` campo: ``` { "knowledgeBaseId": "EXAMPLE123", "retrievalQuery": { "text": "Find similar shoes" } } ``` **Padrões comuns de consulta multimodal** Veja a seguir alguns padrões de consulta comuns: Image-to-image pesquisar Faça upload de uma imagem para encontrar imagens visualmente semelhantes. Exemplo: faça upload de uma foto de um tênis Nike vermelho para encontrar sapatos semelhantes em seu catálogo de produtos. Pesquisa baseada em texto Use consultas de texto para encontrar conteúdo relevante. Exemplo: “Encontre sapatos semelhantes” para pesquisar seu catálogo de produtos usando descrições de texto. Pesquisa visual de documentos Pesquise gráficos, diagramas ou elementos visuais nos documentos. Exemplo: faça upload de uma imagem de gráfico para encontrar gráficos semelhantes em sua coleção de documentos. **Escolhendo entre Nova e BDA para conteúdo multimodal** Ao trabalhar com conteúdo multimodal, escolha sua abordagem com base no tipo de conteúdo e nos padrões de consulta: **Matriz de decisão Nova x BDA** | Tipo de conteúdo | Use incorporações multimodais Nova | Use o analisador Bedrock Data Automation (BDA) | | --- | --- | --- | | Conteúdo de vídeo | Foco na narrativa visual (esportes, anúncios, demonstrações), consultas sobre elementos visuais, conteúdo mínimo de fala | Importante speech/narration (apresentações, reuniões, tutoriais), dúvidas sobre conteúdo falado, transcrições necessárias | | Conteúdo de áudio | Identificação de música ou efeitos sonoros, análise de áudio sem fala | Podcasts, entrevistas, reuniões, qualquer conteúdo com discurso que exija transcrição | | Conteúdo da imagem | Pesquisas de similaridade visual, image-to-image recuperação, análise visual de conteúdo | Extração de texto de imagens, processamento de documentos, requisitos de OCR | **nota** As incorporações multimodais Nova não podem processar o conteúdo da fala diretamente. Se seus arquivos de áudio ou vídeo contiverem informações faladas importantes, use o analisador BDA para converter voz em texto primeiro ou escolha um modelo de incorporação de texto. **Limitações da consulta multimodal** A seguir estão algumas limitações das consultas multimodais: + Máximo de uma imagem por consulta na versão atual + As consultas de imagem só são suportadas com modelos de incorporação multimodais (Titan G1 ou Cohere Embed v3) + RetrieveAndGenerate A API não é compatível com bases de conhecimento com modelos de incorporação multimodais e buckets de conteúdo S3 + Se você fornecer uma consulta de imagem para uma base de conhecimento usando modelos de incorporação somente de texto, um erro 4xx será retornado **Estrutura de resposta multimodal da API** As respostas de recuperação para conteúdo multimodal incluem metadados adicionais: + **URI de origem:** aponta para a localização original do bucket do S3 + **URI suplementar:** aponta para a cópia em seu bucket de armazenamento multimodal + **Metadados de registro de data e hora:** incluídos em partes de vídeo e áudio para permitir um posicionamento preciso da reprodução **nota** Ao usar a API ou o SDK, você precisará lidar com a recuperação de arquivos e a navegação com carimbo de data/hora em seu aplicativo. O console lida com isso automaticamente com reprodução de vídeo aprimorada e navegação automática com carimbo de data/hora. ------ **nota** Se você receber um erro informando que o prompt excede o limite de caracteres ao gerar respostas, é possível encurtar o prompt das seguintes maneiras: Reduza o número máximo de resultados recuperados (isso reduz o que é preenchido para o espaço reservado $search\_results$ no [Modelos de prompt da base de conhecimento: orquestração e geração](kb-test-config.md#kb-test-config-prompt-template)). Recrie a fonte de dados com uma estratégia de fragmentação que usa fragmentos menores (isso reduz o que é preenchido para o espaço reservado $search\_results$ no [Modelos de prompt da base de conhecimento: orquestração e geração](kb-test-config.md#kb-test-config-prompt-template)). Encurte o modelo do prompt. Encurte a consulta do usuário (isso reduz o que é preenchido para o espaço reservado $query$ no [Modelos de prompt da base de conhecimento: orquestração e geração](kb-test-config.md#kb-test-config-prompt-template)).