Inteligência artificial generativa (IA) ganhou um impulso significativo com as organizações explorando ativamente suas aplicações potenciais. À medida que a prova de conceito passa com sucesso para a produção, as organizações precisam cada vez mais de soluções empresariais escaláveis. No entanto, para desbloquear o sucesso e a viabilidade a longo prazo destas soluções baseadas em IA, é crucial alinhá-las com princípios arquitetónicos bem estabelecidos.
O AWS Well-Architected Framework fornece práticas recomendadas e diretrizes para projetar e operar sistemas confiáveis, seguros, eficientes e econômicos na nuvem. Alinhar aplicações generativas de IA com esta estrutura é essencial por vários motivos, incluindo fornecer escalabilidade, manter segurança e privacidade, alcançar confiabilidade, otimizar custos e simplificar operações. Adotar estes princípios é fundamental para as organizações que procuram utilizar o poder da IA generativa e impulsionar a inovação.
Esta postagem explora os novos recursos de nível empresarial para Bases de conhecimento sobre Amazon Bedrock e como eles se alinham ao AWS Well-Architected Framework. Com as bases de conhecimento do Amazon Bedrock, você pode criar aplicativos rapidamente usando Retrieval Augmented Generation (RAG) para casos de uso como resposta a perguntas, chatbots contextuais e pesquisa personalizada.
Aqui estão alguns recursos que iremos cobrir:
- Suporte ao AWS CloudFormation
- Políticas de rede privada para Amazon OpenSearch Serverless
- Vários buckets S3 como fontes de dados
- Suporte a cotas de serviço
- Pesquisa híbrida, filtros de metadados, prompts personalizados para o
RetreiveAndGenerate
API e número máximo de recuperações.
Princípios de design do AWS Well-Architected
Aplicativos baseados em RAG criados usando bases de conhecimento para Amazon Bedrock podem se beneficiar muito ao seguir as Estrutura bem arquitetada da AWS. Esta estrutura tem seis pilares que ajudam as organizações a garantir que suas aplicações sejam seguras, de alto desempenho, resilientes, eficientes, econômicas e sustentáveis:
- Excelência Operacional – Os princípios bem arquitetados simplificam as operações, automatizam processos e permitem monitoramento e melhoria contínuos do desempenho generativo de aplicativos de IA.
- Segurança – A implementação de fortes controles de acesso, criptografia e monitoramento ajuda a proteger dados confidenciais usados na base de conhecimento da sua organização e evita o uso indevido de IA generativa.
- Confiabilidade – Princípios bem arquitetados orientam o projeto de sistemas resilientes e tolerantes a falhas, proporcionando entrega de valor consistente aos usuários.
- Otimização de Desempenho – A escolha dos recursos apropriados, a implementação de estratégias de cache e o monitoramento proativo das métricas de desempenho garantem que os aplicativos forneçam respostas rápidas e precisas, levando ao desempenho ideal e a uma experiência de usuário aprimorada.
- Otimização de Custos – Diretrizes bem arquitetadas auxiliam na otimização do uso de recursos, no uso de serviços econômicos e no monitoramento de despesas, resultando na viabilidade de projetos generativos de IA a longo prazo.
- Sustentabilidade – Princípios bem arquitetados promovem a utilização eficiente de recursos e minimizam as pegadas de carbono, abordando o impacto ambiental do uso crescente de IA generativa.
Ao se alinharem à estrutura Well-Architected, as organizações podem criar e gerenciar com eficiência aplicações RAG de nível empresarial usando bases de conhecimento do Amazon Bedrock. Agora, vamos nos aprofundar nos novos recursos lançados nas bases de conhecimento do Amazon Bedrock.
Suporte ao AWS CloudFormation
Para organizações que criam aplicações RAG, é importante fornecer operações eficientes e eficazes e infraestrutura consistente em diferentes ambientes. Isto pode ser alcançado através da implementação de práticas como a automatização de processos de implantação. Para conseguir isso, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora oferecem suporte para Formação da Nuvem AWS.
Com o AWS CloudFormation e o Kit de desenvolvimento em nuvem da AWS (AWS CDK), agora você pode criar, atualizar e excluir bases de conhecimento e fontes de dados associadas. A adoção do AWS CloudFormation e do AWS CDK para gerenciar bases de conhecimento e fontes de dados associadas não apenas simplifica o processo de implantação, mas também promove a adesão aos princípios do Well-Architected. Ao executar operações (aplicativos, infraestrutura) como código, você pode fornecer implantações consistentes e confiáveis em várias contas e regiões da AWS e manter configurações de infraestrutura versionadas e auditáveis.
A seguir está um exemplo Script CloudFormation em formato JSON para criar e atualizar uma base de conhecimento no Amazon Bedrock:
Type
especifica uma base de conhecimento como um recurso em um modelo de nível superior. No mínimo, você deve especificar as seguintes propriedades:
- Nome – Especifique um nome para a base de conhecimento.
- PapelArn – Especifique o nome de recurso da Amazon (ARN) do Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) com permissões para invocar operações de API na base de conhecimento. Para mais informações, veja Crie uma função de serviço para bases de conhecimento do Amazon Bedrock.
- Configuração da Base de Conhecimento – Especifique a configuração de incorporações da base de conhecimento. As seguintes subpropriedades são obrigatórias:
- Formato – Especifique o valor
VECTOR
. - VectorKnowledgeBaseConfiguração – Contém detalhes sobre o modelo usado para criar incorporações de vetores para a base de conhecimento.
- Formato – Especifique o valor
- Configuração de armazenamento – Especifique informações sobre o armazenamento de vetores no qual a fonte de dados está armazenadas. As seguintes subpropriedades são obrigatórias:
- Formato – Especifique o serviço de armazenamento de vetores que você está usando.
- Você também precisaria selecionar um dos armazenamentos de vetores suportados pelas bases de conhecimento, como OpenSearchServerless, Pinecone ou Amazon PostgreSQL, e fornecer configuração para o armazenamento de vetores selecionado.
Para obter detalhes sobre todos os campos e fornecer configuração de vários armazenamentos de vetores suportados pelas bases de conhecimento do Amazon Bedrock, consulte AWS::Bedrock::KnowledgeBase.
Os armazenamentos de vetores Redis Enterprise Cloud não são suportados no AWS CloudFormation no momento em que este artigo foi escrito. Para obter informações mais recentes, consulte a documentação acima.
Depois de criar uma base de conhecimento, você precisa criar uma fonte de dados a partir do Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) que contém os arquivos da sua base de conhecimento. Ele chama o CreateDataSource
e DeleteDataSource
APIs.
A seguir está a amostra Script CloudFormation no formato JSON:
Type
especifica uma fonte de dados como um recurso em um modelo de nível superior. No mínimo, você deve especificar as seguintes propriedades:
- Nome – Especifique um nome para a origem de dados.
- KnowledgeBaseId – Especifique o ID da base de conhecimento à qual a origem de dados pertence.
- Configuração de DataSource – Especifique informações sobre o bucket S3 que contém a fonte de dados. As seguintes subpropriedades são obrigatórias:
- Formato – Especifique o valor S3.
- Configuração S3 – Contém detalhes sobre a configuração do objeto S3 que contém a fonte de dados.
- Configuração de VectorIngestion – Contém detalhes sobre como assimilar os documentos em uma fonte de dados. Você precisa fornecer “Configuração de Chunking”onde você pode definir sua estratégia de chunking.
- Configuração ServerSideEncryption – Contém a configuração para criptografia no lado do servidor, onde você pode fornecer o nome de recurso da Amazon (ARN) da chave AWS KMS usada para criptografar o recurso.
Para obter mais informações sobre como configurar fontes de dados no Amazon Bedrock, consulte Configure uma fonte de dados para sua base de conhecimento.
Nota: Não é possível alterar a configuração de fragmentação depois de criar a origem de dados.
O modelo CloudFormation permite definir e gerenciar os recursos da sua base de conhecimento usando infraestrutura como código (IaC). Ao automatizar a configuração e o gerenciamento da base de conhecimento, você pode fornecer uma infraestrutura consistente em diferentes ambientes. Esta abordagem está alinhada com o pilar Excelência Operacional, que enfatiza a execução de operações como código. Ao tratar toda a sua carga de trabalho como código, você pode automatizar processos, criar respostas consistentes a eventos e, por fim, reduzir erros humanos.
Políticas de rede privada para Amazon OpenSearch Serverless
Para empresas que criam aplicações RAG, é fundamental que os dados permaneçam seguros e que o tráfego da rede não vá para a Internet pública. Para apoiar isso, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora oferecem suporte a políticas de rede privada para Amazon OpenSearch sem servidor.
As bases de conhecimento do Amazon Bedrock oferecem uma opção para usar o OpenSearch Serverless como armazenamento de vetores. Agora você pode acessar coleções do OpenSearch Serverless que possuem uma política de rede privada, o que aprimora ainda mais a postura de segurança do seu aplicativo RAG. Para conseguir isso, você precisa criar uma coleção OpenSearch Serverless e configurá-la para acesso à rede privada. Primeiro, crie um índice vetorial dentro da coleção para armazenar os embeddings. Então, ao criar a coleção, defina Configurações de acesso à rede para Privado e especifique o VPC endpoint para acesso. É importante ressaltar que agora você pode fornecer acesso de rede privada ao OpenSearch Serverless coleções especificamente para Amazon Bedrock. Para fazer isso, selecione Acesso privado ao serviço AWS e especificar bedrock.amazonaws.com
como o serviço.
Essa configuração de rede privada garante que seus embeddings sejam armazenados com segurança e acessíveis apenas pelo Amazon Bedrock, aumentando a segurança geral e a privacidade de suas bases de conhecimento. Alinha-se estreitamente com o Pilar de Segurança de controlar o tráfego em todas as camadas, porque todo o tráfego de rede é mantido dentro do backbone da AWS com essas configurações.
Até agora, exploramos a automação da criação, exclusão e atualização de recursos da base de conhecimento e a segurança aprimorada por meio de políticas de rede privada para OpenSearch Serverless para armazenar incorporações de vetores com segurança. Agora, vamos entender como construir aplicativos RAG mais confiáveis, abrangentes e com custo otimizado.
Vários buckets S3 como fontes de dados
As bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora oferecem suporte à adição de vários buckets S3 como fontes de dados em uma única base de conhecimento, incluindo acesso entre contas. Esse aprimoramento aumenta a abrangência e a precisão da base de conhecimento, permitindo que os usuários agreguem e utilizem informações de diversas fontes de maneira integrada.
A seguir estão os principais recursos:
- Vários intervalos S3 – As bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora podem incorporar dados de vários buckets S3, permitindo que os usuários combinem e usem informações de diferentes fontes sem esforço. Esse recurso promove a diversidade de dados e garante que informações relevantes estejam prontamente disponíveis para aplicações baseadas em RAG.
- Acesso a dados entre contas – As bases de conhecimento do Amazon Bedrock oferecem suporte à configuração de buckets S3 como fontes de dados em diferentes contas. Você pode fornecer as credenciais necessárias para acessar essas fontes de dados, ampliando a gama de informações que podem ser incorporadas em suas bases de conhecimento.
- Gerenciamento de dados eficiente – When setting up a data source in a knowledge base, you can specify whether the data belonging to that data source should be retained or deleted if the data source is deleted. This feature ensures that your knowledge base remains up-to-date and free from obsolete or irrelevant data, maintaining the integrity and accuracy of the RAG process.
Ao oferecer suporte a vários buckets S3 como fontes de dados, a necessidade de criar diversas bases de conhecimento ou cópias redundantes de dados é eliminada, otimizando assim os custos e promovendo o gerenciamento financeiro na nuvem. Além disso, os recursos de acesso entre contas permitem o desenvolvimento de arquiteturas resilientes, alinhando-se ao pilar de confiabilidade do AWS Well-Architected Framework, proporcionando alta disponibilidade e tolerância a falhas.
Outros recursos anunciados recentemente para bases de conhecimento
Para aumentar ainda mais a confiabilidade da sua aplicação RAG, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora estendem o suporte para Cotas de serviço. Este recurso fornece um painel único para visualizar os valores e o uso da cota da AWS aplicada. Por exemplo, agora você tem acesso rápido a informações como o número permitido de `RetrieveAndGenerate
Solicitações de API por segundo.
Esse recurso permite gerenciar com eficiência cotas de recursos, evitar provisionamento excessivo e limitar as taxas de solicitação de API para proteger os serviços contra possíveis abusos.
Você também pode melhorar o desempenho do seu aplicativo usando recursos anunciados recentemente, como pesquisa híbrida, filtragem baseada em metadados, prompts personalizados para a API RetreiveAndGenerate e número máximo de recuperações. Esses recursos melhoram coletivamente a precisão, a relevância e a consistência das respostas geradas e se alinham ao pilar de eficiência de desempenho do AWS Well-Architected Framework.
As bases de conhecimento do Amazon Bedrock se alinham ao pilar de sustentabilidade do AWS Well-Architected Framework usando serviços gerenciados e otimizando a utilização de recursos. Como um serviço totalmente gerenciado, o Knowledge Bases for Amazon Bedrock elimina a carga de provisionamento, gerenciamento e dimensionamento da infraestrutura subjacente, reduzindo assim o impacto ambiental associado à operação e manutenção desses recursos.
Além disso, ao se alinharem aos princípios do AWS Well-Architected, as organizações podem projetar e operar seus aplicativos RAG de maneira sustentável. Práticas como automatizar implantações por meio do AWS CloudFormation, implementar políticas de rede privada para acesso seguro aos dados e usar serviços eficientes como o OpenSearch Serverless contribuem para minimizar o impacto ambiental dessas cargas de trabalho.
No geral, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock, combinadas com o AWS Well-Architected Framework, capacitam as organizações a criar aplicações RAG escaláveis, seguras e confiáveis, ao mesmo tempo que priorizam a sustentabilidade ambiental por meio da utilização eficiente de recursos e da adoção de serviços gerenciados.
Conclusão
Os novos recursos de nível empresarial, como suporte ao AWS CloudFormation, políticas de rede privada, capacidade de usar vários buckets S3 como fontes de dados e suporte para cotas de serviço, simplificam a criação de aplicativos RAG escaláveis, seguros e confiáveis com bases de conhecimento para Amazon Bedrock. Usar os serviços gerenciados da AWS e seguir as práticas recomendadas do Well-Architected permite que as organizações se concentrem no fornecimento de soluções inovadoras de IA generativa, ao mesmo tempo que fornecem excelência operacional, segurança robusta e utilização eficiente de recursos. À medida que você cria aplicações na AWS, o alinhamento de aplicações RAG com o AWS Well-Architected Framework fornece uma base sólida para a criação de soluções de nível empresarial que geram valor comercial e, ao mesmo tempo, aderem aos padrões do setor.
Para recursos adicionais, consulte o seguinte:
Sobre os autores
Mani Khanuja é líder de tecnologia - especialistas em IA generativa, autora do livro Applied Machine Learning and High Performance Computing on AWS e membro do Conselho de Administração da Women in Manufacturing Education Foundation Board. Ela lidera projetos de aprendizado de máquina em vários domínios, como visão computacional, processamento de linguagem natural e IA generativa. Ela fala em conferências internas e externas, como AWS re:Invent, Women in Manufacturing West, webinars no YouTube e GHC 23. Em seu tempo livre, ela gosta de fazer longas corridas na praia.
Nitin Eusébio See More é arquiteto sênior de soluções empresariais na AWS, com experiência em engenharia de software, arquitetura empresarial e IA/ML. Ele é profundamente apaixonado por explorar as possibilidades da IA generativa. Ele colabora com os clientes para ajudá-los a criar aplicativos bem arquitetados na plataforma AWS e se dedica a solucionar desafios tecnológicos e auxiliá-los em sua jornada para a nuvem.
Pallavi Nargund é arquiteto de soluções principal na AWS. Em sua função como facilitadora de tecnologia em nuvem, ela trabalha com os clientes para entender seus objetivos e desafios e fornecer orientação prescritiva para atingir seus objetivos com as ofertas da AWS. Ela é apaixonada por mulheres na tecnologia e é membro principal do Women in AI/ML na Amazon. Ela palestra em conferências internas e externas, como AWS re:Invent, AWS Summits e webinars. Fora do trabalho, ela gosta de voluntariado, jardinagem, ciclismo e caminhadas.
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- PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
- PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- 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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- seguro
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- serviço
- Serviços
- conjunto
- contexto
- Configurações
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- Software
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- Simplifica
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- tal
- Cúpulas
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- Apoiar
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- Sustentabilidade
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- tecnologia
- Equipar
- modelo
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- Eles
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- subjacente
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- Atualizar
- atualização
- Uso
- usar
- usava
- Utilizador
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- usuários
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- utilização
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- Valores
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- Ocidente
- quando
- se
- qual
- enquanto
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- dentro
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- Atividades:
- trabalho
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