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Búsqueda híbrida con Amazon Bedrock y Atlas

Nota

Amazon Bedrock admite actualmente la búsqueda híbrida con Atlas solo para EE. UU. Oeste (Oregón) y EE. UU. Este (Norte de Virginia). Regiones de AWS.

La integración de Amazon Bedrock Knowledge Base con MongoDB Atlas admite Búsqueda híbrida. La búsqueda híbrida combina MongoDB Vector Search y MongoDB Search (búsqueda de texto completo) para mejorar la relevancia de los resultados.

Para usar la búsqueda híbrida con Amazon Bedrock, debe crear un índice de MongoDB Vector Search y un índice de MongoDB Search en sus datos. Después, puede habilitar la búsqueda híbrida a través de la consola o la API de Amazon Bedrock.

Crear los índices

Para habilitar la búsqueda híbrida en su base de conocimientos, debe tener un índice de búsqueda vectorial de MongoDB y un índice de búsqueda de MongoDB en su colección en Atlas. En este ejemplo, asumimos que tiene una base de datos llamada bedrock_db con colección llamada test.

1

Crea el índice de búsqueda vectorial de MongoDB.

Si aún no lo has hecho, completa los pasos para crear un índice de búsqueda vectorial de MongoDB en tu colección en la Atlas UI.

2

Crea el índice de MongoDB Search.

  1. Vaya a la página de búsqueda de MongoDB para su clúster.

    En la barra lateral, haga clic en Atlas Search bajo el encabezado Services.

  2. Haga clic en Create Search Index.

  3. Se debe iniciar la configuración del índice.

    Realiza las siguientes selecciones en la página y luego haz clic en Next.

    Search Type

    Seleccione el tipo de índice MongoDB Search.

    Index Name and Data Source

    Especifique la siguiente información:

    • Index Name: search_index

    • Database and Collection:

      • bedrock_db database

      • test Colección

    Configuration Method

    For a guided experience, select Visual Editor.

    To edit the raw index definition, select JSON Editor.

  4. Define el índice.

    La siguiente definición de índice indexa dinámicamente los campos de los tipos admitidos en la colección. Puede usar MongoDB Search Visual Editor o MongoDB Search JSON Editor en la interfaz de usuario de Atlas para crear el índice.

    Revise la definición de índice predeterminada para la colección.

    1. Revise la definición del índice.

      Su definición de índice debería ser similar a la siguiente:

      {
        "mappings": {
          "dynamic": true
        }
      }

    2. Haga clic en Next.

  5. Haga clic en Create Search Index.

  6. Cerrar la ventana modal You're All Set!.

    Se mostrará una ventana modal para indicarte que tu índice se está construyendo. Haga clic en el botón Close.

  7. Espere a que el índice termine de construirse.

    El índice debería tardar aproximadamente un minuto en compilarse. Mientras se está construyendo, la columna Status muestra Build in Progress. Cuando se haya terminado de construir, la columna Status mostrará Active.

Configurar la búsqueda híbrida para su base de conocimientos

Después de crear ambos índices, configure su base de conocimientos para usar la búsqueda híbrida. Puede usar la consola de Amazon Bedrock o la API de Amazon Bedrock para habilitar la búsqueda híbrida.

1

Navega a la consola de gestión de Amazon Bedrock.

  1. Iniciar sesión en el Consola de AWS.

  2. En la esquina superior izquierda, haga clic en el menú desplegable Services.

  3. Haga clic en Machine Learning y luego seleccione Amazon Bedrock.

2

Actualice la configuración de su base de conocimientos.

Cree una nueva base de conocimientos con Atlas como almacén de vectores o modifique una base de conocimientos existente.

  1. En la configuración del almacén de vectores, establece el campo Text search index name en search_index, o el nombre de tu índice de MongoDB Search si utilizaste un nombre diferente.

    Captura de pantalla de la sección de configuración del índice de búsqueda de la tienda de vectores.
    haga clic para ampliar

  2. Guardar la configuración.

3

Habilite la búsqueda híbrida para su base de conocimientos.

  1. En la navegación izquierda de la consola de Amazon Bedrock, haga clic en Knowledge Bases.

  2. Seleccione su base de conocimientos.

  3. Haga clic en Test knowledge base.

  4. Haga clic en el icono de configuraciones.

  5. Para Search type, seleccione Hybrid search (semantic & text).

De forma predeterminada, puede elegir un modelo de base para generar una respuesta basada en su consulta. Para ver solo los documentos recuperados, desactive Generate response.

Si tiene una base de conocimientos existente, complete los siguientes pasos:

1

Especifique el índice de búsqueda de MongoDB en la configuración de su base de conocimientos.

En MongoDbAtlasConfiguration, configure el textIndexName campo con el nombre del índice de búsqueda de MongoDB para su base de conocimiento.

2

Especifique el tipo de búsqueda en la configuración de su base de conocimientos.

En KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration de su base de conocimientos, establezca el overrideSearchType campo HYBRID en.

Utilice esta configuración para recuperar datos en las siguientes solicitudes de API:

Después de habilitar la búsqueda híbrida, puede probar su base de conocimientos o crear un agente.

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