Amazon Bedrock Knowledge Bases unterstützt jetzt die Hybridsuche für Aurora PostgreSQL und MongoDB Atlas Vektor-Datenbanken.

Amazon Bedrock Wissensdatenbanken unterstützen jetzt auch Hybrid Search für Wissensdatenbanken, die mit Amazon Aurora PostgreSQL und MongoDB Atlas Vektordatenbanken erstellt wurden. Diese Funktion, die die Relevanz der Ergebnisse verbessern kann, funktionierte zuvor nur mit Opensearch Serverless und Opensearch Managed Clustern in Bedrock Wissensdatenbanken. Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen verwenden semantische Suche, basierend auf Vektoren, um unstrukturierte Texte zu durchsuchen. Diese Vektoren werden mit Hilfe von Foundation Models erstellt, um den kontextuellen und sprachlichen Sinn innerhalb von Daten zu erfassen und menschenähnliche Fragen zu beantworten. Hybrid Search kombiniert semantische und Volltext-Suchmethoden, führt duale Abfragen aus und kombiniert die Ergebnisse. Dieser Ansatz verbessert die Ergebnisrelevanz, indem Dokumente abgerufen werden, die konzeptionell mit der semantischen Suche übereinstimmen oder bestimmte Schlüsselwörter enthalten, die in der Volltextsuche gefunden wurden. Der erweiterte Suchbereich verbessert die Ergebnisqualität, insbesondere bei schlüsselwortbasierten Abfragen. Sie können Hybrid Search über die Knowledge Base APIs oder über die Bedrock-Konsole aktivieren. In der Konsole können Sie Hybrid Search als Ihre bevorzugte Suchoption innerhalb von Wissensdatenbanken auswählen oder die Standard-Suchoption wählen, um nur semantische Suche zu verwenden. Hybrid Search mit Aurora PostgreSQL ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Bedrock Wissensdatenbanken verfügbar sind, mit Ausnahme der Regionen Europa (Zürich) und GovCloud (US). Hybrid Search mit Mongo DB Atlas ist in den AWS-Regionen USA West (Oregon) und USA Ost (N. Virginia) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Bedrock Wissensdatenbanken. Um loszulegen, besuchen Sie die Amazon Bedrock Konsole.