Unternehmens-RAG in Amazon Bedrock: Einführung in Wissensbasen

Amazon Bedrocks KnowledgeBases bietet eine wirklich serverlose Möglichkeit, eine RAG-Pipeline schnell aufzubauen, die es Entwicklern ermöglicht, fast alle Arten von Unternehmens-Datenquellen zu verbinden, einschließlich Jira- oder Confluence-Seiten. Diese Fähigkeit vereinfacht den Prozess für Entwickler, die Dokument-Speicherung, Chunking, Abruf und Analyse in ihre generativen KI-Anwendungen integrieren möchten, ohne viel Zeit damit zu verbringen, Code für die Dokument-Eingabe oder die Chunking-Strategien zu schreiben. Beispielsweise kann ein Entwickler, der eine große Sammlung von Kunden-Support-Dokumenten in Amazon S3 gespeichert hat, diesen Speicherort als Quelle für Bedrock festlegen. Von dort aus verwaltet Bedrock den gesamten Workflow für die Eingabe und den Abruf automatisch: Es holt Dokumente von S3 ab, teilt sie in verwalgbare Chunks auf, erstellt Vektor-Einbettungen und speichert diese in einer ausgewählten Vektor-Datenbank. Diese Architektur orchestriert den effizienten Abruf relevanter Informationen, wenn eine Benutzeranfrage gestellt wird, und der gesamte Prozess ist serverlos.