Intelligenza artificiale generativa (AI) ha acquisito uno slancio significativo con le organizzazioni che esplorano attivamente le sue potenziali applicazioni. Con il successo della transizione dei proof-of-concept alla produzione, le organizzazioni hanno sempre più bisogno di soluzioni scalabili a livello aziendale. Tuttavia, per garantire il successo e la fattibilità a lungo termine di queste soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, è fondamentale allinearle a principi architettonici consolidati.
Il Canone di architettura AWS fornisce best practice e linee guida per la progettazione e il funzionamento di sistemi affidabili, sicuri, efficienti ed economici nel cloud. Allineare le applicazioni di intelligenza artificiale generativa con questo framework è essenziale per diversi motivi, tra cui garantire scalabilità, mantenere la sicurezza e la privacy, ottenere affidabilità, ottimizzare i costi e razionalizzare le operazioni. Abbracciare questi principi è fondamentale per le organizzazioni che cercano di sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale generativa e promuovere l’innovazione.
Questo post esplora le nuove funzionalità di livello aziendale per Basi di conoscenza su Amazon Bedrock e come si allineano con il Canone di architettura AWS. Con Knowledge Base per Amazon Bedrock, puoi creare rapidamente applicazioni utilizzando Retrieval Augmented Generation (RAG) per casi d'uso come risposta a domande, chatbot contestuali e ricerca personalizzata.
Ecco alcune funzionalità che tratteremo:
- Supporto per AWS CloudFormation
- Policy di rete privata per Amazon OpenSearch Serverless
- Più bucket S3 come origini dati
- Supporto per le quote di servizio
- Ricerca ibrida, filtri di metadati, richieste personalizzate per
RetreiveAndGenerate
API e numero massimo di recuperi.
Principi di progettazione AWS Well-Architected
Le applicazioni basate su RAG create utilizzando Knowledge Base per Amazon Bedrock possono trarre grandi vantaggi dal seguire il Framework ben progettato di AWS. Questo framework ha sei pilastri che aiutano le organizzazioni a garantire che le loro applicazioni siano sicure, ad alte prestazioni, resilienti, efficienti, convenienti e sostenibili:
- Eccellenza operativa – Principi ben architettati semplificano le operazioni, automatizzano i processi e consentono il monitoraggio e il miglioramento continui delle prestazioni delle app di intelligenza artificiale generativa.
- Sicurezza – L'implementazione di controlli di accesso, crittografia e monitoraggio efficaci aiuta a proteggere i dati sensibili utilizzati nella knowledge base della tua organizzazione e a prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale generativa.
- L’affidabilità – Principi ben architettati guidano la progettazione di sistemi resilienti e tolleranti ai guasti, fornendo un’offerta coerente di valore agli utenti.
- Ottimizzazione delle prestazioni – La scelta delle risorse appropriate, l’implementazione di strategie di caching e il monitoraggio proattivo dei parametri prestazionali garantiscono che le applicazioni forniscano risposte rapide e precise, garantendo prestazioni ottimali e un’esperienza utente migliorata.
- Ottimizzazione dei costi – Linee guida ben progettate aiutano a ottimizzare l’utilizzo delle risorse, utilizzando servizi di riduzione dei costi e monitorando le spese, con conseguente fattibilità a lungo termine dei progetti di intelligenza artificiale generativa.
- Sostenibilità – I principi ben architettati promuovono un utilizzo efficiente delle risorse e riducono al minimo l’impronta di carbonio, affrontando l’impatto ambientale del crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa.
Allineandosi al Well-Architected Framework, le organizzazioni possono creare e gestire in modo efficace applicazioni RAG di livello aziendale utilizzando le knowledge base per Amazon Bedrock. Ora, approfondiamo le nuove funzionalità lanciate nelle Knowledge Base per Amazon Bedrock.
Supporto per AWS CloudFormation
Per le organizzazioni che creano applicazioni RAG, è importante fornire operazioni efficienti ed efficaci e un'infrastruttura coerente nei diversi ambienti. Ciò può essere ottenuto implementando pratiche come l’automazione dei processi di distribuzione. A tale scopo, Knowledge Base per Amazon Bedrock ora offre supporto per AWS CloudFormazione.
Con AWS CloudFormation e Kit di sviluppo cloud AWS (AWS CDK), ora puoi creare, aggiornare ed eliminare le basi di conoscenza e le origini dati associate. L'adozione di AWS CloudFormation e AWS CDK per la gestione delle basi di conoscenza e delle origini dati associate non solo semplifica il processo di distribuzione, ma promuove anche l'adesione ai principi Well-Architected. Eseguendo operazioni (applicazioni, infrastruttura) come codice, puoi fornire distribuzioni coerenti e affidabili in più account AWS e regioni AWS e mantenere configurazioni dell'infrastruttura con versione e verificabili.
Quello che segue è un esempio Script CloudFormation in formato JSON per creare e aggiornare una knowledge base in Amazon Bedrock:
Type
specifica una knowledge base come risorsa in un modello di livello superiore. Come minimo è necessario specificare le seguenti proprietà:
- Nome – Specificare un nome per la knowledge base.
- Ruolo Arn – Specificare l'Amazon Resource Name (ARN) del file Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS Ruolo (IAM) con autorizzazioni per richiamare operazioni API nella knowledge base. Per ulteriori informazioni, vedere Crea un ruolo del servizio per le basi di conoscenza per Amazon Bedrock.
- Configurazione della KnowledgeBase – Specificare la configurazione degli incorporamenti della knowledge base. Sono necessarie le seguenti proprietà secondarie:
- Tipologia – Specificare il valore
VECTOR
. - Configurazione di VectorKnowledgeBase – Contiene dettagli sul modello utilizzato per creare incorporamenti di vettori per la knowledge base.
- Tipologia – Specificare il valore
- Configurazione di archiviazione – Specificare le informazioni sull'archivio vettoriale in cui si trova l'origine dati memorizzati. Sono necessarie le seguenti proprietà secondarie:
- Tipologia – Specificare il servizio di archivio vettori che si sta utilizzando.
- Dovresti anche selezionare uno degli archivi vettoriali supportati dalle basi di conoscenza come OpenSearchServerless, Pinecone o Amazon PostgreSQL e fornire la configurazione per l'archivio vettoriale selezionato.
Per dettagli su tutti i campi e per fornire la configurazione di vari archivi vettoriali supportati dalle basi di conoscenza per Amazon Bedrock, fare riferimento a AWS::Bedrock::KnowledgeBase.
Gli archivi vettoriali Redis Enterprise Cloud non sono supportati al momento della stesura di questo documento in AWS CloudFormation. Per le informazioni più recenti, fare riferimento alla documentazione sopra.
Dopo aver creato una knowledge base, è necessario creare un'origine dati dal file Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) bucket contenente i file per la tua knowledge base. Chiama il CreateDataSource
ed DeleteDataSource
API.
Quello che segue è l'esempio Script di CloudFormation nel formato JSON:
Type
specifica un'origine dati come risorsa in un modello di livello superiore. Come minimo è necessario specificare le seguenti proprietà:
- Nome – Specificare un nome per l'origine dati.
- KnowledgeBaseId – Specificare l'ID della knowledge base a cui appartiene l'origine dati.
- Configurazione origine dati – Specificare le informazioni sul bucket S3 contenente l'origine dati. Sono necessarie le seguenti proprietà secondarie:
- Tipologia – Specificare il valore S3.
- Configurazione S3 – Contiene dettagli sulla configurazione dell'oggetto S3 contenente l'origine dati.
- VectorIngestionConfigurazione – Contiene dettagli su come importare i documenti in un'origine dati. È necessario fornire "ChunkingConfiguration" dove puoi definire la tua strategia di suddivisione in blocchi.
- ServerSideEncryptionConfiguration – Contiene la configurazione per la crittografia lato server, in cui puoi fornire l'Amazon Resource Name (ARN) della chiave AWS KMS utilizzata per crittografare la risorsa.
Per ulteriori informazioni sulla configurazione delle origini dati in Amazon Bedrock, consulta Configura un'origine dati per la tua knowledge base.
Nota: non è possibile modificare la configurazione della suddivisione in blocchi dopo aver creato l'origine dati.
Il modello CloudFormation ti consente di definire e gestire le risorse della tua knowledge base utilizzando l'infrastruttura come codice (IaC). Automatizzando la configurazione e la gestione della knowledge base, puoi fornire un'infrastruttura coerente in diversi ambienti. Questo approccio è in linea con il pilastro dell'eccellenza operativa, che enfatizza l'esecuzione delle operazioni come codice. Trattando l'intero carico di lavoro come codice, puoi automatizzare i processi, creare risposte coerenti agli eventi e, in definitiva, ridurre gli errori umani.
Policy di rete privata per Amazon OpenSearch Serverless
Per le aziende che creano applicazioni RAG, è fondamentale che i dati rimangano sicuri e che il traffico di rete non vada sull'Internet pubblica. A supporto di ciò, le Knowledge Base per Amazon Bedrock ora supportano le policy di rete privata per Amazon OpenSearch senza server.
Knowledge Base per Amazon Bedrock fornisce un'opzione per utilizzare OpenSearch Serverless come archivio vettoriale. Ora puoi accedere alle raccolte OpenSearch Serverless che dispongono di una policy di rete privata, che migliora ulteriormente il livello di sicurezza per la tua applicazione RAG. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario creare una raccolta OpenSearch Serverless e configurarla per l'accesso alla rete privata. Innanzitutto, crea un indice vettoriale all'interno della raccolta per archiviare gli incorporamenti. Quindi, durante la creazione della raccolta, imposta Impostazioni di accesso alla rete a Privata e specificare l'endpoint VPC per l'accesso. È importante sottolineare che ora puoi fornire accesso alla rete privata a OpenSearch Serverless collezioni specifiche per Amazon Bedrock. Per fare ciò, seleziona Accesso privato al servizio AWS e specificare bedrock.amazonaws.com
come servizio.
Questa configurazione di rete privata garantisce che i tuoi incorporamenti siano archiviati in modo sicuro e siano accessibili solo da Amazon Bedrock, migliorando la sicurezza e la privacy complessive delle tue basi di conoscenza. Si allinea strettamente con il Pilastro della sicurezza di controllare il traffico a tutti i livelli, poiché tutto il traffico di rete viene mantenuto all'interno del backbone AWS con queste impostazioni.
Finora abbiamo esplorato l'automazione della creazione, eliminazione e aggiornamento delle risorse della knowledge base e la maggiore sicurezza attraverso policy di rete privata per OpenSearch Serverless per archiviare gli incorporamenti vettoriali in modo sicuro. Ora, capiamo come creare applicazioni RAG più affidabili, complete e con costi ottimizzati.
Più bucket S3 come origini dati
Le knowledge base per Amazon Bedrock ora supportano l'aggiunta di più bucket S3 come origini dati all'interno di un'unica knowledge base, incluso l'accesso tra account. Questo miglioramento aumenta la completezza e l'accuratezza della knowledge base consentendo agli utenti di aggregare e utilizzare informazioni provenienti da varie fonti senza problemi.
Di seguito sono riportate le caratteristiche principali:
- Più bucket S3 – Le knowledge base per Amazon Bedrock possono ora incorporare dati provenienti da più bucket S3, consentendo agli utenti di combinare e utilizzare facilmente informazioni provenienti da diverse fonti. Questa funzionalità promuove la diversità dei dati e garantisce che le informazioni pertinenti siano prontamente disponibili per le applicazioni basate su RAG.
- Accesso ai dati tra più account – Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta la configurazione di bucket S3 come origini dati su diversi account. È possibile fornire le credenziali necessarie per accedere a queste origini dati, ampliando la gamma di informazioni che possono essere incorporate nelle loro basi di conoscenza.
- Gestione efficiente dei dati – Quando un'origine dati o una knowledge base viene eliminata, gli elementi correlati o esistenti negli archivi vettoriali vengono automaticamente rimossi. Questa funzionalità garantisce che la knowledge base rimanga aggiornata e priva di dati obsoleti o irrilevanti, mantenendo l'integrità e l'accuratezza del processo RAG.
Supportando più bucket S3 come origini dati, viene eliminata la necessità di creare più knowledge base o copie di dati ridondanti, ottimizzando così i costi e promuovendo la gestione finanziaria del cloud. Inoltre, le funzionalità di accesso tra account consentono lo sviluppo di architetture resilienti, in linea con il pilastro Affidabilità del Canone di architettura AWS, fornendo elevata disponibilità e tolleranza ai guasti.
Altre funzionalità recentemente annunciate per le basi di conoscenza
Per migliorare ulteriormente l'affidabilità della tua applicazione RAG, Knowledge Base per Amazon Bedrock ora estende il supporto per Quote di servizio. Questa funzionalità fornisce un unico pannello di controllo per visualizzare i valori e l'utilizzo delle quote AWS applicate. Ad esempio, ora puoi accedere rapidamente a informazioni come il numero consentito di `RetrieveAndGenerate
Richieste API al secondo.
Questa funzionalità ti consente di gestire in modo efficace le quote delle risorse, prevenire l'overprovisioning e limitare i tassi di richiesta API per salvaguardare i servizi da potenziali abusi.
Puoi anche migliorare le prestazioni della tua applicazione utilizzando funzionalità annunciate di recente come ricerca ibrida, filtraggio basato sui metadati, prompt personalizzati per l'API RetreiveAndGenerate e numero massimo di recuperi. Queste funzionalità migliorano collettivamente l'accuratezza, la pertinenza e la coerenza delle risposte generate e si allineano al pilastro Efficienza delle prestazioni del Canone di architettura AWS.
Le basi di conoscenza per Amazon Bedrock si allineano al pilastro Sostenibilità del Canone di architettura AWS utilizzando servizi gestiti e ottimizzando l'utilizzo delle risorse. Essendo un servizio completamente gestito, Knowledge Base per Amazon Bedrock elimina l'onere di provisioning, gestione e dimensionamento dell'infrastruttura sottostante, riducendo così l'impatto ambientale associato al funzionamento e alla manutenzione di tali risorse.
Inoltre, allineandosi ai principi AWS Well-Architected, le organizzazioni possono progettare e gestire le proprie applicazioni RAG in modo sostenibile. Pratiche come l'automazione delle distribuzioni tramite AWS CloudFormation, l'implementazione di policy di rete privata per l'accesso sicuro ai dati e l'utilizzo di servizi efficienti come OpenSearch Serverless contribuiscono a ridurre al minimo l'impatto ambientale di questi carichi di lavoro.
Nel complesso, le basi di conoscenza per Amazon Bedrock, combinate con AWS Well-Architected Framework, consentono alle organizzazioni di creare applicazioni RAG scalabili, sicure e affidabili, dando priorità alla sostenibilità ambientale attraverso l'utilizzo efficiente delle risorse e l'adozione di servizi gestiti.
Conclusione
Le nuove funzionalità di livello aziendale, come il supporto di AWS CloudFormation, le policy di rete privata, la possibilità di utilizzare più bucket S3 come origini dati e il supporto per le quote di servizio, semplificano la creazione di applicazioni RAG scalabili, sicure e affidabili con basi di conoscenza. per Amazon Bedrock. L'utilizzo dei servizi gestiti AWS e il rispetto delle best practice Well-Architected consentono alle organizzazioni di concentrarsi sulla fornitura di soluzioni innovative di intelligenza artificiale generativa garantendo al contempo eccellenza operativa, solida sicurezza e utilizzo efficiente delle risorse. Mentre crei applicazioni su AWS, l'allineamento delle applicazioni RAG con il Canone di architettura AWS fornisce una solida base per la creazione di soluzioni di livello aziendale che promuovono valore aziendale rispettando al tempo stesso gli standard di settore.
Per ulteriori risorse, fare riferimento a quanto segue:
Circa gli autori
Mani Khanuja è Tech Lead – Generative AI Specialists, autrice del libro Applied Machine Learning and High Performance Computing su AWS e membro del Consiglio di amministrazione della Women in Manufacturing Education Foundation. Conduce progetti di machine learning in vari settori come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'intelligenza artificiale generativa. Parla a conferenze interne ed esterne come AWS re:Invent, Women in Manufacturing West, webinar su YouTube e GHC 23. Nel tempo libero le piace fare lunghe corse lungo la spiaggia.
Nitin Eusebio è un Senior Enterprise Solutions Architect presso AWS, esperto in ingegneria del software, architettura aziendale e AI/ML. È profondamente appassionato nell’esplorare le possibilità dell’intelligenza artificiale generativa. Collabora con i clienti per aiutarli a creare applicazioni ben architettate sulla piattaforma AWS e si dedica alla risoluzione delle sfide tecnologiche e all'assistenza nel loro percorso verso il cloud.
Pallavi Nargund è Principal Solutions Architect presso AWS. Nel suo ruolo di abilitatore della tecnologia cloud, collabora con i clienti per comprenderne obiettivi e sfide e fornire indicazioni prescrittive per raggiungere i loro obiettivi con le offerte AWS. È appassionata di donne nella tecnologia ed è un membro fondamentale di Women in AI/ML su Amazon. Parla a conferenze interne ed esterne come AWS re:Invent, AWS Summits e webinar. Al di fuori del lavoro le piace il volontariato, il giardinaggio, il ciclismo e l'escursionismo.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-scalable-secure-and-reliable-rag-applications-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock/
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- richiamo
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- memorizzati
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- Strategia
- snellire
- linee di corrente
- razionalizzazione
- Corda
- forte
- il successo
- di successo
- tale
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- supporto
- supportato
- Supporto
- supporti
- sicuro
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- sostenibile
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- Tecnologia
- modello
- che
- I
- loro
- Li
- poi
- in tal modo
- Strumenti Bowman per analizzare le seguenti finiture:
- di
- questo
- Attraverso
- tempo
- a
- tolleranza
- di livello superiore
- traffico
- transizione
- trattare
- Digitare
- in definitiva
- sottostante
- capire
- sbloccare
- Aggiornanento
- aggiornamento
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- uso
- utilizzato
- Utente
- Esperienza da Utente
- utenti
- utilizzando
- APPREZZIAMO
- Valori
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- vitalità
- Visualizza
- visione
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