Crear Model connections Grounded con capacidad de Amazon Bedrock RAG

Cree Model connections Grounded by knowledge base utilizando la capacidad nativa de RAG (generación aumentada por recuperación) de Amazon Bedrock para generar información precisa y contextualmente relevante referenciada de Amazon Knowledge Base.

La consulta de búsqueda en RAG recupera fragmentos relevantes de contenido de grandes conjuntos de datos que son pertinentes y precisos para el contexto proporcionado. Después de recuperar la información relevante, el modelo la utiliza para generar una respuesta.

Antes de empezar

El administrador de automatización requiere estos roles y permisos con el fin de crear y administrar Model connections para su organización empresarial.
  • Rol: AAE_Basic, rol personalizado del administrador de automatización
  • Permiso: Bot Runner asistido
  • Configuración: El administrador de automatización debe habilitar la Administración de datos de IA y debe seleccionar la casilla de verificación Permitir que los usuarios deshabiliten los registros en las habilidades de IA. Permita a los usuarios con la licencia de Bot Creator desactivar el registro de datos al usar Habilidades de IA para habilitar el interruptor Registro de datos en la pantalla AI Skills.

Consulte Roles y permisos para los permisos de rol personalizado del administrador de automatización.

Otros requisitos:

  • Para utilizar la capacidad Amazon Bedrock-RAG, primero deberá crear una base de conocimientos en Amazon Bedrock antes de crear la Model connection Grounded by knowledge base.

    Consulte: Create Amazon Knowledge Base

    Flujo de trabajo para usar la capacidad de Amazon Bedrock de RAG para crear Model connections

  • Si desea almacenar detalles de autenticación en una bóveda de credenciales, tenga esa información a mano. Consulte Almacenamiento seguro de credenciales en Credential Vault.
  • Para probar una Model connection, debe estar conectado a un Bot Agent 22.60.10 y posteriores. Como parte de la prueba, tendría que ejecutar el bot en su escritorio. Por lo tanto, asegúrese de que Bot Agent está configurado para su usuario. Para esta tarea, si tiene que cambiar la conexión a otra Control Room, consulte: Cambiar el registro del dispositivo entre las instancias de Control Room.
  • Necesitaría acceso al paquete de Recorder y el paquete de AI Skills para probar la conexión con éxito. El Prompt de prueba se ejecutaría para probar la Model connection.
  • Para utilizar modelos adicionales de Amazon Bedrock que no están disponibles para seleccionar al crear una Model connection, tendría que obtener el ID del modelo y el ARN del modelo de los modelos compatibles de Amazon Bedrock.

    Consulte: Add Amazon Bedrock models from AWS Services

Procedimiento

  1. En el entorno de la Control Room, vaya a IA > Conexiones de modelo > Crear conexión de modelo.
  2. En la pantalla Crear conexión de modelo, debe configurar esta configuración de conexión:
    1. Nombre de conexión del modelo: Proporcione un nombre para identificar fácilmente la Model connection.
    2. Descripción (opcional): Agregue una breve descripción significativa que defina la conexión.
    3. Elija un proveedor: Elija un proveedor de modelo fundamental de la lista de proveedores admitidos. Para crear una Model connection Grounded by knowledge base con Amazon Bedrock, seleccione Amazon Bedrock de la lista desplegable.
    4. Elegir un tipo: Elija Grounded by knowledge base para usar la capacidad de RAG.
    5. Elija un modelo o cree uno personalizado: Elija un modelo de la lista desplegable de modelos validados de Amazon Bedrock.
      Además, también hay otros modelos disponibles de Amazon Bedrock que son compatibles, que no están disponibles en la lista desplegable. Puede ingresar el nombre del modelo de manera manual en el campo Elegir un modelo o crear uno personalizado. El nombre que ingrese se usará para crear la Model connection. Puede utilizar tanto el ID del modelo como el ARN del modelo para agregar a la lista. Consulte Add Amazon Bedrock models from AWS Services.
      Para obtener una lista completa de los modelos compatibles de cada proveedor de modelos fundamentales, consulte Preguntas frecuentes generales.
    6. Haga clic en Siguiente para pasar a la sección Detalles de autenticación.
  3. En la sección Detalles de autenticación, configure estos ajustes:
    1. Región: Elija la región donde su modelo seleccionado está implementado para autenticar la Model connection. También puede agregar una región que no esté disponible en la lista desplegable consultando la lista en Amazon Bedrock. Ingrese este formato para agregar la región a la lista. Por ejemplo: us-east-1.
      Para obtener una lista de las regiones de implementación compatibles con los modelos de Amazon Bedrock, consulte Regiones y modelos compatibles para las bases de conocimiento de Amazon Bedrock .
    2. ID de la base de conocimientos: Proporcione el ID de la base de conocimientos que obtuvo de Amazon Bedrock.
      Consulte Bases de conocimientos de Amazon Bedrock
    3. Clave de acceso: Esta clave de acceso de AWS sirve como identificador único dentro del ecosistema de AWS. Es una parte fundamental del proceso de autenticación, ya que permite a AWS Services reconocer y validar su acceso.
    4. Clave de acceso secreta: Esta clave es la contraparte confidencial de su ID de clave de acceso. Esta clave se utiliza para firmar las solicitudes realizadas a AWS, lo que mejora la seguridad al garantizar que solo las personas o los sistemas autorizados puedan acceder a sus recursos de AWS.
    5. Token de sesión (opcional): Este es un campo opcional. Además de la información anterior, puede incluir un token de sesión, que es un token temporal con límite de tiempo utilizado al trabajar con credenciales de seguridad temporales. Proporciona una capa adicional de seguridad, en especial en escenarios donde se requiere acceso temporal, como cuando se usan credenciales de seguridad temporales.
    6. Después de configurar los detalles de autenticación, confirme y haga clic en Siguiente para continuar con la sección Probar conexión para probar la Model connection.
    Nota: Para obtener detalles sobre cómo configurar la Clave de acceso, la Clave de acceso secreta y el Token de sesión para Amazon Bedrock, consulte Amazon Bedrock: action Autenticar.
  4. Haga clic en Probar conexión para asegurarse de que todos los detalles de la conexión se hayan definido correctamente y verifique si la conexión está funcionando.
    Esta es una operación de escritorio que utiliza un Bot Agent. Utilice Bot Agent 22.60.10 y versiones posteriores para realizar pruebas exitosas.
    • Si la conexión funciona como se esperaba, el sistema procesará la solicitud y usted recibirá un mensaje de éxito generado por el sistema.
    • Si la conexión no funciona como se esperaba, recibirá un mensaje generado por el sistema donde se indica el motivo del error de conexión. Por ejemplo, si no ha descargado en su espacio de trabajo el paquete de modelos fundamentales compatible, recibirá un mensaje de error. Tendría que descargar el paquete y, luego, volver a probar la Model connection.
    • Si la prueba de una Model connection no tiene éxito o si deja la tarea incompleta, la Model connection no se guardará y tendrá que reiniciar el proceso de creación de la Model connection.
  5. Haga clic en Siguiente para pasar a la sección Invitar roles para comenzar a asignar roles personalizados a los usuarios.
    El administrador de automatización crearía roles personalizados y asignaría las Model connections al rol, que luego se pueden asignar a los usuarios. Solo los usuarios asignados a este rol personalizado pueden usar esta Model connection.
  6. Asigne acceso al desarrollador profesional a través de un rol personalizado (usando RBAC) para usar esta Model connection para crear una AI Skill.
  7. Haga clic en Crear conexión de modelo para completar la creación de la Model connection.
    Después de crear con éxito la Model connection, el desarrollador profesional lo usaría para crear una AI Skill

    Consulte: Crear AI Skills con Grounded by knowledge base Model connections

    .

Qué hacer a continuación

Después de crear y probar la Model connection, la asignaría a los desarrolladores profesionales, quienes usarían estas conexiones para crear AI Skills.

Consulte Crear AI Skills con Grounded by knowledge base Model connections.

Nota: Cuando crea o prueba una AI Skill en la pantalla Habilidad de IA, los detalles de éxito o falla junto con las respuestas del modelo se pueden ver en estas pantallas de navegación:
  • Administración > Gobernanza de IA > Registro de indicaciones de IA
  • Administración > Gobernanza de IA > Registro de eventos
  • Administración > Registro de auditoría

Consulte AI Governance.

Como siguiente paso en su secuencia de tareas, vaya a Crear AI Skills con Grounded by knowledge base Model connections, cree una AI Skill y conéctese a una Model connection Grounded by knowledge base para posteriormente utilizarla en una automatización.