Nota
Amazon Bedrock admite búsqueda híbrida con Atlas actualmente solo para US West (Oregón) y US East (N. Virginia) AWS regiones.
La integración de la base de conocimientos Amazon Bedrock con MongoDB Atlas admite la 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 una colección llamada test.
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.
Crea el índice de MongoDB Search.
Ve a la página de MongoDB Search para tu clúster.
En la barra lateral, haz clic en Atlas Search en la sección Services.
Haga clic en Create Search Index.
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_indexDatabase and Collection:
bedrock_dbdatabasetestColección
Configuration Method
Para una experiencia guiada,Visual Editor seleccione.
Para editar la definición del índice sin procesar,JSON Editor seleccione.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.
Revisar la definición de índice por defecto para la colección.
Revise la definición del índice.
Su definición de índice debería ser similar a la siguiente:
{ "mappings": { "dynamic": true } } Haga clic en Next.
Haga clic en Create Search Index.
Cierre 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.
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 mostraráActive.
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.
Navega a la consola de gestión de Amazon Bedrock.
Inicie sesión en la Consola de AWS. svg class="" height="" width="" role="" aria-hidden="" alt="" viewbox="">
En la esquina superior izquierda, haga clic en el menú desplegable Services.
Haga clic en Machine Learning y, a continuación, seleccione Amazon Bedrock.
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.
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.
Guardar la configuración.
Habilite la búsqueda híbrida para su base de conocimientos.
En la barra de navegación izquierda de la consola de Amazon Bedrock, haz clic en Knowledge Bases.
Seleccione su base de conocimientos.
Haga clic en Test knowledge base.
Haz clic en el ícono de configuraciones.
Para Search type, seleccione Hybrid search (semantic & text).
Por defecto, puedes elegir un modelo fundacional para generar una respuesta basada en tu query. Para ver solo los documentos recuperados, desactive la opción Generate response.
Si tienes una base de conocimientos existente, completa los siguientes pasos:
Especifique el MongoDB Search índice en la configuración de su Base de Conocimiento.
En MongoDbAtlasConfiguration, configure el campo textIndexName con el nombre del índice de búsqueda de MongoDB para su base de conocimientos.
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.
Utilizas esta configuración para recuperar datos en las siguientes solicitudes API:
Después de habilitar la búsqueda híbrida, puedes probar tu base de conocimientos o crear un agente.