Join us at MongoDB.local London on 7 May to unlock new possibilities for your data. Use WEB50 to save 50%.
Register now >
Docs Menu
Docs Home
/ /
Amazon Bedrock
Docs Home
/
Desarrollo
/
Integraciones de IA
/
Amazon Bedrock
Docs Home
/
Desarrollo
/
Integraciones de IA
/
Amazon Bedrock

Búsqueda híbrida con Amazon Bedrock y Atlas

Nota

Amazon Bedrock admite búsqueda híbrida con Atlas actualmente solo para US West (Oregón) y US East (N. Virginia) Amazon Web Services regions.

La integración de la Base de Conocimiento de Amazon Bedrock con MongoDB Atlas admite búsqueda híbrida. La búsqueda híbrida combina MongoDB Vector Search y MongoDB Search (búsqueda de texto completo) para ayudar a mejorar la relevancia de sus resultados de búsqueda.

Para usar búsqueda híbrida con Amazon Bedrock, debes crear tanto un índice de MongoDB Vector Search como un índice de MongoDB Search en tus datos. Luego, puedes habilitar la búsqueda híbrida a través de la consola o el API de Amazon Bedrock.

Cree los índices

Para habilitar la búsqueda híbrida en tu base de conocimientos, debes tener tanto un índice MongoDB Vector Search como un índice MongoDB Search en tu colección en Atlas. En este ejemplo, asumimos que tienes 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. Ve a la página de MongoDB Search para tu clúster.

    En la barra lateral, haz 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 tipos compatibles en la colección. Puedes usar el Visual Editor de MongoDB Search o el JSON Editor de MongoDB Search 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.

Configura la búsqueda híbrida para tu Base de Conocimientos

Después de crear ambos índices, configura tu base de conocimientos para utilizar búsqueda híbrida. Puede utilizar tanto la Consola Amazon Bedrock como la API de Amazon Bedrock para activar 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, a continuación, seleccione Amazon Bedrock.

2

Actualice la configuración de su base de conocimientos.

Ya sea que cree una nueva Base de Conocimiento con Atlas como el almacén de vectores, o modifique una Base de Conocimiento 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 vector store.
    haga clic para ampliar

  2. Guardar la configuración.

3

Habilite la búsqueda híbrida para su base de conocimientos.

  1. En la barra de navegación izquierda de la consola de Amazon Bedrock, haz 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 tienes una base de conocimientos existente, completa 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 para tu base de conocimientos, configura el campo overrideSearchType en HYBRID.

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.

Volver

Amazon Bedrock

Next

Solución de problemas

En esta página