Observação
Amazon Bedrock oferece suporte à pesquisa híbrida com Atlas atualmente apenas para o Oeste dos EUA (Oregon) e Leste dos EUA (N. Regiões AWS (Virgínia).
The Amazon Bedrock Knowledge Base integration with MongoDB Atlas supports hybrid search. Hybrid search combines MongoDB Vector Search and MongoDB Search (full-text search) to help improve the relevancy of your search results.
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.
Criar os índices
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 tenha um banco de dados chamado bedrock_db com uma collection chamada test.
Crie o índice do MongoDB Vector Search .
Caso ainda não tenha feito isso, conclua as etapas para criar um índice do MongoDB Vector Search em sua coleção na UI do Atlas.
Crie o índice de pesquisa do MongoDB .
Acesse a página Pesquisa do MongoDB do seu cluster.
Na barra lateral, clique em Atlas Search sob o título Services.
Clique em Create Search Index.
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_indexDatabase and Collection:
bedrock_dbdatabasetestcollection
Configuration Method
Para uma experiência guiada, selecione Visual Editor.
Para editar a definição do índice, selecione JSON Editor.Defina o índice.
The following index definition dynamically indexes the fields of supported types in the collection. You can use the MongoDB Search Visual Editor or the MongoDB Search JSON Editor in the Atlas user interface to create the index.
Revise a definição de índice padrão para a coleção.
Revise a definição do índice.
A definição do seu índice deve ser semelhante a esta:
{ "mappings": { "dynamic": true } } Clique em Next.
Clique em Create Search Index.
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.
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 mostraráActive.
Configure a Pesquisa Híbrida para sua Base de Conhecimento
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.
Navegue até o console de gerenciamento do Amazon Leigo.
Faça login no Console do Amazon Web Services.
No canto superior esquerdo, clique no menu suspenso Services.
Clique em Machine Learning e selecione Amazon Bedrock.
Atualize a configuração da Base de Conhecimento.
Ou crie uma nova base de conhecimento com o Atlas como o armazenamento de vetores, ou modifique uma base de conhecimento existente.
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.
clique para ampliarSalve a configuração.
Ative a pesquisa híbrida para sua base de conhecimento.
Na navegação à esquerda do console do Amazon Bedrock, clique em Knowledge Bases.
Selecione sua base de conhecimento.
Clique em Test knowledge base.
Clique no ícone de configurações.
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:
Especifique o índice do MongoDB Search na configuração da sua base de conhecimento.
No MongoDbAtlasConfiguration, defina o campo textIndexName para o nome do índice do MongoDB Search para sua base de conhecimento.
Especifique o tipo de pesquisa na configuração da sua base de conhecimento.
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.