Model connections Amazon Bedrockの機能でグラウンディングされたRAGを作成します

Grounded by knowledge base Model connectionsを作成するために、Amazon BedrockのネイティブRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を使用して、Amazon Knowledge Baseから参照される正確かつ文脈に即した情報を生成します。

RAG における検索クエリは、提供されたコンテキストに関連し、正確な大規模データセットから関連するコンテンツのチャンクを取得します。 関連情報を取得した後、モデルはそれを活用して応答を生成します。

前提条件

オートメーション管理者は、ビジネス組織のための Model connections を作成および管理するために、これらのロールと権限が必要です。
  • ロール: AAE_Basic、オートメーション管理者カスタムロール
  • 権限: Attended Bot (クライアントで実行を指示する Bot) Runner
  • 設定: AI データ管理は、オートメーション管理者によって有効にされ、ユーザーがAIスキルのログを無効にすることを許可する{null}チェックボックスが選択されている必要があります。 Bot Creator ライセンスを持つユーザーが AI スキルを使用する際にデータ ロギングを無効にすることを許可し 画面で データ ロギング トグルを有効にしますAI Skills。

オートメーション管理者のカスタム ロール権限については、ロールおよび権限をご覧ください。

その他の要件:

  • Amazon Bedrock-RAG 機能を利用するには、Grounded by knowledge base Model connection を作成する前に、まず Amazon Bedrock にナレッジベースを作成してください。

    Create Amazon Knowledge Baseを参照

    Amazon Bedrock RAG 機能を使用して Model connections を作成するための作業フロー

  • 認証情報を資格情報コンテナーに保存したい場合は、その情報を手元に用意してください。 Credential Vault による安全な資格情報ストアを参照してください。
  • Model connectionをテストするには、Bot Agent 22.60.10 以降に接続する必要があります。 テストの一環として、デスクトップ上で bot を実行する必要があります。 したがって、Bot Agentがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。 このタスクのために、接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。
  • 接続のテストを成功させるには、Recorder パッケージと AI Skills パッケージへのアクセスが必要です。 テスト Promptは、Model connection をテストするために実行されます。
  • Model connectionを作成する際に選択できないAmazon Bedrockからの追加モデルを使用するには、Amazon Bedrockのサポートされているモデルからモデル IDとモデル ARNを取得する必要があります。

    Add Amazon Bedrock models from AWS Servicesを参照

手順

  1. Control Room 環境で、AI > モデル接続 > モデル接続の作成 に移動します。
  2. モデル接続の作成画面では、これらの接続設定を設定します。
    1. モデル接続名: Model connection を簡単に識別するための名前を入力します。
    2. 説明 (任意): 接続を定義する意味のある短い説明を追加します。
    3. ベンダーの選択: サポートされているベンダーのリストから基盤モデルのベンダーを選択してください。 を使用してGrounded by knowledge base Model connectionを作成するには、Amazon Bedrockドロップダウン リストからAmazon Bedrockを選択してください。
    4. タイプを選択: Grounded by knowledge baseのためにRAG機能を使用するには選択してください。
    5. モデルを選択するか、カスタム モデルを作成する: Amazon Bedrock の検証済みモデルのドロップダウンリストからモデルを選択してください。
      さらに、ドロップダウン リストに表示されていない Amazon Bedrock から利用可能な他のモデルもサポートしています。 モデル名を モデルを選択するかカスタム モデルを作成するフィールドに手動で入力できます。 入力した名前は Model connection を作成するために使用されます。 モデル IDまたはモデル ARNのいずれかを使用して、リストに追加できます。 Add Amazon Bedrock models from AWS Servicesをご覧ください。
      各基盤モデルベンダーのサポートされているモデルの完全なリストについては、一般的なよくある質問を参照してください。
    6. 次へ をクリックして 認証の詳細 セクションに進んでください。
  3. 認証の詳細 セクションで、これらの設定を構成します。
    1. リージョン: 選択したモデルがデプロイされている地域を選択して、Model connectionの認証を行ってください。 ドロップダウンリストにない地域を、Amazon Bedrock のリストを参照して追加することもできます。 この形式で入力すると、地域がリストに追加されます。 例: us-east-1。
      Amazon Bedrockモデルのサポートされているデプロイメント地域のリストについては、を参照してください。Amazon Bedrock 知識ベースのサポートされているリージョンとモデル .
    2. ナレッジベース ID： Amazon Bedrockから取得した知識ベース ID を提供してください。
      を参照してください。Amazon Bedrock ナレッジベース
    3. アクセス キー: この AWS アクセス キーは、AWS エコシステム内で固有の識別子として機能します。 これは認証プロセスの基本的な要素であり、AWS Services がアクセスを認識し、検証できるようにします。
    4. シークレット アクセス キー: このキーは、アクセス キー ID と対になる秘密キーです。 このキーは、AWS へのリクエストに署名するために使用され、許可された個人またはシステムのみが AWS リソースにアクセスできるようにすることで、セキュリティを強化します。
    5. セッション トークン (任意): これは任意指定のフィールドです。 上記の情報に加えて、一時的なセキュリティ資格情報を扱う際に使用する、期間限定の一時トークンであるセッション トークンを含めることも可能です。 特に、一時的なセキュリティ資格情報を使用する場合など、一時的なアクセスが必要とされるシナリオにおいて、追加のセキュリティ レイヤーを提供します。
    6. 認証の詳細を設定した後、確認して 次へ をクリックし、テスト接続 セクションに進み、Model connection をテストします。
    注: Amazon Bedrock のアクセス キー、シークレット アクセス キー、セッション トークンの設定方法の詳細については、Amazon Bedrock: 認証actionをご参照ください。
  4. テスト接続 をクリックして、すべての接続の詳細が正しく定義されていることを確認し、接続が機能しているかどうかをチェックします。
    これは Bot Agent を使用したデスクトップ操作です。 Bot Agent 22.60.10 以降を使用して、テストを成功させてください。
    • 接続が期待通りに機能すれば、システムはリクエストを処理し、システムが生成した成功メッセージが表示されます。
    • 接続が期待通りにいかなかった場合、接続に失敗した理由を記したシステム生成のメッセージが表示されます。 たとえば、サポートされている基礎モデルパッケージをワークスペースにダウンロードしていない場合、エラーメッセージが表示されます。 パッケージをダウンロードし、Model connection を再度テストする必要があります。
    • Model connection のテストがうまくいかなかったり、タスクを未完成のままにしておいたりすると、Model connection が保存されず、Model connection の作成プロセスをやり直さなければなりません。
  5. 次へ をクリックして、ユーザーにカスタムロールを割り当てるための 招待ロール セクションに進んでください。
    オートメーション管理者はカスタム ロールを作成し、そのロールに Model connections を割り当て、さらにユーザーに割り当てることができます。 このカスタム ロールに割り当てられているユーザーだけがこの Model connection を使用できます。
  6. プロ開発者にカスタムロールを介してアクセスを割り当てます（RBAC を使用）、この Model connection を使用して AI Skill を作成します。
  7. モデル接続の作成 をクリックし、Model connection の作成を完了します。
    Model connection を正常に作成した後、プロ開発者はそれを使用して AI Skill を作成します。

    AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成を参照

    .

次のステップ

Model connectionを作成してテストした後、それをプロの開発者に割り当て、プロの開発者はこの接続を使用してAI Skillsを作成します。

AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成をご覧ください。

注: AI Skill を AI スキル 画面で作成またはテストすると、成功または失敗の詳細とモデルの応答をこれらのナビゲーション画面で表示できます。
  • 管理 > AI ガバナンス > AI プロンプトログ。
  • 管理 > AI ガバナンス > イベントログ
  • 管理 > 監査ログ

AI Governanceを参照してください。

次のタスクのステップとして、AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成に移動し、AI Skillを作成してGrounded by knowledge base Model connectionに接続し、最終的に自動化で使用します。