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Amazon Reduce と Atlas を使用したハイブリッド検索

注意

Amazon Advisor は現在、米国西部(Oregon)と米国東部(N.)でのみ Atlas とのハイブリッド検索をサポートしています。バージニア州)Amazon Web Servicesリージョン。

MongoDB Atlas とAmazon Advisor はMongoDB Atlasとの統合により、ハイブリッド検索をサポートします。MongoDB ベクトル検索とMongoDB Search(全文検索)を組み合わせたハイブリッド検索で、検索結果の関連性を向上させることができます。

Amazon Advisor でハイブリッド検索を使用するには、データにMongoDB ベクトル検索インデックスとMongoDB Searchインデックスの両方を作成する必要があります。その後に、 Amazon Reduce コンソールまたはAPIを介してハイブリッド検索を有効にできます。

知識ベースのハイブリッド検索を有効にするには、Atlas のコレクションにMongoDB ベクトル検索インデックスとMongoDB Searchインデックスの両方が必要です。この例では 、test という名前のコレクションを持つ bedrock_db という名前のデータベースがあることを前提としています。

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まだ作成していない場合は、 Atlas UIでコレクションにMongoDB ベクトル検索インデックスを作成する手順を完了します。

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  1. クラスターの[ MongoDB Search ] ページにGo。

    サイドバーで、Services 見出しの下の Atlas Search をクリックします。

  2. [Create Search Index] をクリックします。

  3. インデックスの設定を開始します。

    ページで次の選択を行い、Next をクリックしてください。

    Search Type

    MongoDB Search のインデックスタイプを選択します。

    Index Name and Data Source

    以下の情報を指定してください。

    • Index Name: search_index

    • Database and Collection:

      • bedrock_db database

      • test コレクション

    Configuration Method

    For a guided experience, select Visual Editor.

    To edit the raw index definition, select JSON Editor.
  4. インデックスを定義します。

    次のインデックス定義は、コレクション内のサポートされている型のフィールドを動的にインデックス化します。Atlas ユーザー インターフェースでMongoDB Search Visual Editor またはMongoDB Search JSON Editor を使用してインデックスを作成できます。

    コレクションのデフォルトのインデックス定義を確認します。

    1. インデックスの定義を確認します。

      インデックス定義は、次のようになります。

      {
      "mappings": {
      "dynamic": true
      }
      }
    2. [Next] をクリックします。

  5. [Create Search Index] をクリックします。

  6. You're All Set! モーダルウィンドウを閉じます。

    インデックスが作成中であることを知らせるモーダル ウィンドウが表示されます。 [ Close ] ボタンをクリックします。

  7. インデックスの作成が完了するまで待ちます。

    インデックスの構築には約 1 分かかります。 作成している間、 Status列にはBuild in Progressと表示されます。 作成が完了すると、 Status列にはActiveと表示されます。

両方のインデックスを作成した後、ハイブリッド検索を使用するように知識ベースを構成してください。ハイブリッド検索を有効にするには、Amazon Bedrock コンソールまたは Amazon Bedrock API のいずれかを使用できます。

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  1. AWS コンソールにログインします。

  2. 左上隅のServicesドロップダウン メニューをクリックします。

  3. [ Machine Learningをクリックし、[ Amazon Bedrockを選択します。

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Atlas をベクトル ストアとして使用して新しい知識ベースを作成するか、既存の知識ベースを変更します。

  1. ベクトルストア構成で、Text search index nameフィールドを search_index に設定するか、別の名前を使用している場合はMongoDB Searchインデックスの名前を設定します。

    ベクトル ストアの検索インデックス構成セクションのスクリーンショット。
    クリックして拡大します
  2. 構成を保存します。

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  1. Amazon Bearer コンソールの左側のナビゲーションで、 Knowledge Basesをクリックします。

  2. 知識ベースを選択します。

  3. [Test knowledge base] をクリックします。

  4. 構成アイコンをクリックします。

  5. Search type の場合は Hybrid search (semantic & text) を選択します。

デフォルトでは、クエリに基づいて応答を生成するための基礎モデルを選択できます。検索したドキュメントのみを表示するには、Generate response をオフに切り替えます。

既存の知識ベースをお持ちの場合は、次の手順を実行します。

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MongoDbAtlasConfiguration で、textIndexNameフィールドを知識ベースのMongoDB Searchインデックス名に設定します。

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知識ベースの ChallengeBaseVectorSearchConfiguration で、overrideSearchTypeフィールドを HYBRID に設定します。

この構成は、次の API リクエストでデータを取得するために使用します。

ハイブリッド検索を有効にすると、知識ベースのテストやエージェントの作成を行うことができるようになります。

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