Amazon Bedrock 知识库提供完全托管的 RAG 体验

人工智能

2023-11-06 03:56:35

Amazon Bedrock 知识库：存储和查询富属性图的变革者

在当今数据爆炸的时代，企业面临着处理和分析结构化、半结构化和非结构化数据的巨大挑战。传统的关系数据库系统对于处理这种复杂的数据类型捉襟见肘，这就是富属性图 (RAG) 应运而生的原因。

什么是富属性图 (RAG)?

RAG 是一种存储数据的新方法，可以表示复杂的关系和属性。它将数据组织成节点（实体）和边（关系）的集合，从而创建了一个交互式网络。与传统的表格式数据库相比，RAG 可以捕获更丰富的信息，并允许更复杂和关联性更强的查询。

Amazon Bedrock 知识库：为 RAG 提供动力

Amazon Bedrock 知识库是 AWS 提供的完全托管服务，使企业能够轻松存储和查询 RAG。它支持各种数据类型，包括 JSON、XML 和 CSV。此外，它还提供了一个 SPARQL 端点，用于以直观的方式查询数据图。

Amazon Bedrock 知识库的优势

完全托管： AWS 负责维护和管理服务，让您专注于构建应用程序。
可扩展： 服务随着您的业务增长而扩展，按使用付费。
安全： AWS 使用加密、访问控制和入侵检测来保护您的数据。
功能丰富： 支持 SPARQL 查询、数据导入导出以及与其他 AWS 服务的集成。

适合的用例

Amazon Bedrock 知识库适用于广泛的用例，包括：

欺诈检测： 分析交易模式以识别异常行为。
推荐系统： 根据客户偏好和行为生成个性化建议。
客户支持： 存储客户互动信息以提供更好的支持体验。
知识图谱： 构建交互式知识库以增强搜索和发现。
社交网络分析： 理解用户关系和影响力网络。

示例代码

以下示例代码展示了如何使用 Amazon Bedrock 知识库存储和查询 RAG：

import boto3

# 创建客户端
client = boto3.client('bedrock')

# 创建知识库
response = client.create_knowledge_base(
    KnowledgeBaseName='my-knowledge-base'
)

# 导入数据
response = client.import_data(
    KnowledgeBaseName='my-knowledge-base',
    DataFormat='JSON',
    DataSource={
        'Type': 'S3',
        'S3DataSource': {
            'BucketName': 'my-bucket',
            'ObjectKey': 'my-data.json'
        }
    }
)

# 执行查询
response = client.query_knowledge_base(
    KnowledgeBaseName='my-knowledge-base',
    Query='SELECT * WHERE { ?subject ?predicate ?object }'
)

# 打印结果
for row in response['Results']:
    print(row)