Bedrockのナレッジベース

『モデルが外部の情報を参照し、より正確で信頼性のある回答を提供できる』

ユーザーの独自データや最新の業界動向に基づいた情報が必要な場合、ナレッジベースはモデルがそのデータを参照して、一般的な回答以上に具体的で実用的な提案を行います。

例えば、

• ユーザーのビジネス
• 特定のユースケースに合わせた高度なカスタマイズ

データソース

• S3に格納されたドキュメント
• FAQが掲載されたWebサイト

事前に定義された外部データソース をナレッジベースとして参照することが可能です。

これにより、企業内の独自データや特定の分野に関するFAQを基に、正確かつ適切な回答を提供できます。

効果的なタスク

• 文書の自動生成
• ユーザーに対する正確な情報提供
• FAQ
• ドキュメント検索

知識ベースの追加機能

知識ベースの追加機能 により、FAQデータベースや他の参考資料をエージェントに組み込むことができます。

この機能を活用することで、FAQに基づいた情報を即座に提供できるようになり、特によくある質問に対して効率的な応答を行うことが可能です。

メタデータフィルタリング

メタデータフィルタリング を使うことで、データに含まれる 特定の属性に基づいて検索結果を絞り込み、検索精度を向上 させることができます。

これにより、特定の条件や基準に合致する情報を効率的に取得でき、ユーザーがより関連性の高い結果を得ることができます。

メタデータフィルタリングを利用するには、データソースファイルに .metadata.json をつけてメタデータファイルを用意します。

ベクトルデータベース

データのインデックスを作成する必要があるためベクトルデータベースとして、 Amazon OpenSearch を利用できます。

ナレッジベースの注意点

ナレッジベースに

• 機密情報
• 個人情報

が含まれると、応答を通じて漏洩するリスクがあります。

Bedrockでナレッジベースを利用する際の手順

Step1.データソースの収集

ナレッジベースに含めるデータ（例: ワード、PDF、テキストファイルなど）を収集します。

Step2.ベクトルストアの設定

データをベクトル化して保存するためのベクトルストアを設定します。これにより、類似性に基づく効率的な検索が可能になります。

Step3.ナレッジベースの作成

収集したデータをもとにナレッジベースを構築します。これにより、特定の知識ベースから効率的に情報を検索する仕組みが整います。

リージョンの整合性

Bedrock がホスティングされているリージョンと、S3 バケットが配置されているリージョンが一致していることを確認してください。

リージョンが異なる場合、アクセスできない可能性があります。