AI注目記事のキュレーターページ

エンタープライズデータに基づくエージェントや生成AIアプリケーションのためのナレッジベースは、大規模に構築するのが難しいです。通常、チームはコネクタ、パーサー、ベクトルストア、ナレッジグラフ、検索ロジックを組み合わせて、すべてを運用化しますが、それぞれに課題があります。どのデータソースを接続するか、マルチモーダルなドキュメントタイプをどのように解析するかを決定する必要があります。グラフデータベースとベクトルデータベースの選択、スケーリング、複雑なクエリの処理、ドキュメントレベルのアクセス制御やセキュリティの管理も求められます。Amazon Bedrockは、Managed Knowledge Baseを一般提供し、スケーリング、高精度の検索、ドキュメントアクセス制御を代行する完全管理型のエージェント検索ソリューションを提供します。AWS Management Consoleを通じての開始は、モデル選択を必要とせず、数分で初回の検索が可能です。カスタマイズの準備が整ったら、埋め込みモデルや再ランキング、チャンク戦略などを制御できます。この記事では、簡素化されたセットアップ、スマートな検索、運用準備の3つの柱を紹介し、ナレッジベースの設定と検索のコード例も示します。