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Pesquisa Híbrida com Amazon Camas do Rock e Atlas

Observação

Atualmente, o Amazon CamaDB oferece suporte à pesquisa híbrida com o Atlas apenas para o Oeste dos EUA (Oregon) e Leste dos EUA (N. Virgínia) regiões do Amazon Web Services.

A integração da base de conhecimento do Amazon Camado com o MongoDB Atlas oferece suporte à pesquisa híbrida. A pesquisa híbrida combina o MongoDB Vector Search e o MongoDB Search (pesquisa de texto completo) para ajudar a melhorar a relevância dos resultados da pesquisa.

Para usar a pesquisa híbrida com o Amazon BIDB, você deve criar um índice do MongoDB Vector Search e um índice do MongoDB Search em seus dados. Em seguida, você pode habilitar a pesquisa híbrida por meio do console do Amazon Readck ou da API.

Para habilitar a pesquisa híbrida para sua base de conhecimento, você deve ter um índice do MongoDB Vector Search e um índice do MongoDB Search em sua coleção no Atlas. Neste exemplo, presumimos que você tem um banco de dados chamado bedrock_db com uma collection chamada test.

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Caso ainda não tenha feito isso, conclua as etapas para criar um índice do MongoDB Vector Search em sua coleção na UI do Atlas.

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  1. Acesse a página Pesquisa do MongoDB do seu cluster.

    Na barra lateral, clique em Atlas Search sob o título Services.

  2. Clique em Create Search Index.

  3. Inicie a configuração do seu índice.

    Faça as seguintes seleções na página e clique em Next.

    Search Type

    Selecione o tipo de índice MongoDB Search.

    Index Name and Data Source

    Especifique as seguintes informações:

    • Index Name: search_index

    • Database and Collection:

      • bedrock_db database

      • test collection

    Configuration Method

    For a guided experience, select Visual Editor.

    To edit the raw index definition, select JSON Editor.
  4. Defina o índice.

    A seguinte definição de índice indexa dinamicamente os campos de tipos suportados na collection. Você pode usar o Visual Editor do MongoDB Search ou o JSON Editor do MongoDB Search na interface de usuário do Atlas para criar o índice.

    Revise a definição de índice padrão para a coleção.

    1. Revise a definição do índice.

      A definição do seu índice deve ser semelhante a esta:

      {
      "mappings": {
      "dynamic": true
      }
      }
    2. Clique em Next.

  5. Clique em Create Search Index.

  6. Feche a janela modal You're All Set!.

    Uma janela modal é exibida para que você saiba que seu índice está sendo construído. Clique no botão Close.

  7. Aguarde o índice para concluir a formação.

    O índice deve levar cerca de um minuto para ser criado. Enquanto está se formando, a coluna Status mostra Build in Progress. Quando terminar de se formar, a coluna Status mostrará Active.

Após criar ambos os índices, configure sua base de conhecimento para utilizar a pesquisa híbrida. Você pode usar o console do Amazon Bedrock ou a API do Amazon Bedrock para habilitar a pesquisa híbrida.

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  1. Faça login no Console do Amazon Web Services.

  2. No canto superior esquerdo, clique no menu suspenso Services.

  3. Clique em Machine Learning e selecione Amazon Bedrock.

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Ou crie uma nova base de conhecimento com o Atlas como o armazenamento de vetores, ou modifique uma base de conhecimento existente.

  1. Na configuração do armazenamento de vetor, defina o campo Text search index name como search_index, ou o nome do índice do MongoDB Search se você tiver usado um nome diferente.

    Captura de tela da seção de configuração do índice de pesquisa vetorial.
    clique para ampliar
  2. Salve a configuração.

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  1. Na navegação à esquerda do console do Amazon Bedrock, clique em Knowledge Bases.

  2. Selecione sua base de conhecimento.

  3. Clique em Test knowledge base.

  4. Clique no ícone de configurações.

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

Por padrão, você pode escolher um modelo de fundação para gerar uma resposta com base na sua consulta. Para ver apenas os documentos recuperados, alterne Generate response para desativado.

Se você tiver uma base de conhecimento existente, conclua as seguintes etapas:

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No MongoDbAtlasConfiguration, defina o campo textIndexName para o nome do índice do MongoDB Search para sua base de conhecimento.

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Em KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration para sua base de conhecimento, defina o campo overrideSearchType como HYBRID.

Você utiliza esta configuração para recuperar dados nas seguintes solicitações de API:

Após habilitar a pesquisa híbrida, você pode testar sua base de conhecimento ou criar um agente.

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