תובנות בזמן אמת: נתוני סטרימינג לבסיסי ידע ב-Bedrock

הנוף של בינה מלאכותית מתפתח במהירות, כאשר Retrieval Augmented Generation (RAG) הופך לטכניקה מרכזית. RAG מעצים מערכות AI לספק תגובות מושכלות ורלוונטיות יותר מבחינה הקשרית על ידי שילוב חלק של היכולות של מודלי AI גנרטיביים עם מקורות נתונים חיצוניים. גישה זו מתעלה על המגבלות של הסתמכות אך ורק על בסיס הידע הקיים של המודל. במאמר זה, אנו מתעמקים בפוטנציאל הטרנספורמטיבי של מחברי נתונים מותאמים אישית בתוך בסיסי ידע של Amazon Bedrock, ומציגים כיצד הם מייעלים את יצירת זרימות עבודה של RAG הממנפות נתוני קלט מותאמים אישית. פונקציונליות זו מאפשרת לבסיסי ידע של Amazon Bedrock לקלוט נתוני סטרימינג, ומאפשרת למפתחים להוסיף, לעדכן או למחוק מידע באופן דינמי בתוך בסיסי הידע שלהם באמצעות קריאות ישירות ל-API.

שקול את שלל היישומים שבהם קליטת נתונים בזמן אמת היא קריטית: ניתוח דפוסי קליקסטרים, עיבוד עסקאות בכרטיסי אשראי, פירוש נתונים מחיישני האינטרנט של הדברים (IoT), ביצוע ניתוח יומנים ומעקב אחר מחירי סחורות. בתרחישים כאלה, הן נתונים עדכניים והן מגמות היסטוריות ממלאים תפקיד חיוני בקבלת החלטות מושכלת. באופן מסורתי, שילוב תשומות נתונים קריטיות כאלה דרש העלאת הנתונים למקור נתונים נתמך, ואחריו הפעלה או תזמון של עבודת סנכרון נתונים. משך תהליך זה השתנה בהתאם לאיכות ולנפח הנתונים. עם זאת, עם מחברי נתונים מותאמים אישית, ארגונים יכולים לקלוט במהירות מסמכים ספציפיים ממקורות נתונים מותאמים אישית ללא צורך בסנכרון מלא, ולקלוט נתוני סטרימינג מבלי להסתמך על אחסון ביניים. גישה זו ממזערת עיכובים ומבטלת תקורה של אחסון, מה שמוביל לגישה מהירה יותר לנתונים, להפחתת זמן אחזור ולשיפור ביצועי היישום.

עם קליטת סטרימינג באמצעות מחברים מותאמים אישית, בסיסי ידע של Amazon Bedrock יכולים לעבד נתוני סטרימינג ללא צורך במקורות נתונים ביניים. זה מאפשר לנתונים להיות זמינים כמעט בזמן אמת. יכולת זו מפלח באופן אוטומטי וממירה נתוני קלט להטבעות באמצעות מודל Amazon Bedrock הנבחר, ומאחסנת הכל במסד הנתונים הווקטורי האחורי. תהליך יעיל זה חל הן על מסדי נתונים חדשים והן על קיימים, ומאפשר לך להתמקד בבניית יישומי AI ללא הנטל של תזמור חלוקת נתונים, יצירת הטבעה או הקצאה ואינדקס של חנות וקטורים. יתר על כן, היכולת לקלוט מסמכים ספציפיים ממקורות נתונים מותאמים אישית מפחיתה את זמן האחזור ומורידה את עלויות התפעול על ידי ביטול דרישות אחסון ביניים.

Amazon Bedrock: בסיס לבינה מלאכותית גנרטיבית

Amazon Bedrock הוא שירות מנוהל במלואו המציע מבחר מגוון של מודלי בסיס (FMs) בעלי ביצועים גבוהים מחברות AI מובילות כמו Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ואמזון, הנגישים באמצעות API מאוחד. שירות מקיף זה מספק מגוון רחב של יכולות המאפשרות לך לפתח יישומי AI גנרטיביים עם תכונות אבטחה, פרטיות ו-AI אחראיות חזקות. עם Amazon Bedrock, אתה יכול לחקור ולהעריך FMs מהשורה הראשונה עבור מקרה השימוש הספציפי שלך, להתאים אותם באופן פרטי עם הנתונים שלך באמצעות טכניקות כגון כוונון עדין ו-RAG, ולבנות סוכנים חכמים שיכולים לבצע משימות באמצעות מערכות ארגוניות ומקורות נתונים שלך.

בסיסי ידע של Amazon Bedrock: הרחבת AI עם ידע

בסיסי ידע של Amazon Bedrock מעצימים ארגונים לבנות צינורות RAG מנוהלים במלואם המעשירים תגובות AI במידע הקשרי שמקורו במקורות נתונים פרטיים. זה מוביל לאינטראקציות רלוונטיות, מדויקות ומותאמות אישית יותר. על ידי מינוף בסיסי ידע של Amazon Bedrock, אתה יכול ליצור יישומים המשופרים על ידי ההקשר המתקבל משאילת שאילתה לבסיס ידע. זה מאיץ את זמן היציאה לשוק על ידי הפשטת המורכבויות של בניית צינורות ומספק פתרון RAG מוכן מחוץ לקופסה. זה מקצר את זמן הפיתוח של היישומים שלך.

מחברים מותאמים אישית: המפתח לקליטת סטרימינג חלקה

בסיסי ידע של Amazon Bedrock מספקים תמיכה במחברים מותאמים אישית ובקליטת נתוני סטרימינג. זה מאפשר לך להוסיף, לעדכן ולמחוק נתונים בבסיס הידע שלך באמצעות קריאות ישירות ל-API, ומציע גמישות ושליטה חסרות תקדים.

בניית מנתח מחירי מניות גנרטיבי של AI עם RAG: סקירת פתרון

במאמר זה, אנו מדגימים ארכיטקטורת RAG באמצעות בסיסי ידע של Amazon Bedrock, מחברים מותאמים אישית ונושאים שנוצרו באמצעות Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) כדי לאפשר למשתמשים לנתח מגמות מחירי מניות. Amazon MSK הוא שירות נתוני סטרימינג המפשט את הניהול של תשתית ותפעול של Apache Kafka, מה שמקל על הפעלת יישומי Apache Kafka בשירותי האינטרנט של אמזון (AWS). הפתרון מאפשר ניתוח בזמן אמת של משוב לקוחות באמצעות הטבעות וקטוריות ומודלי שפה גדולים (LLM).

רכיבים ארכיטקטוניים

הארכיטקטורה מורכבת משני רכיבים עיקריים:

• זרימת עבודה של נתוני סטרימינג לעיבוד מוקדם:

  1.קובץ .csv המכיל נתוני מחירי מניות מועלה לנושא MSK, המדמה קלט סטרימינג.

  2. זה מפעיל פונקציית AWS Lambda.
  3. הפונקציה קולטת את הנתונים הנצרכים לבסיס ידע.
  4. בסיס הידע משתמש במודל הטבעות כדי להפוך את הנתונים לאינדקס וקטורי.
  5. האינדקס הווקטורי מאוחסן במסד נתונים וקטורי בתוך בסיס הידע.

• ביצוע בזמן ריצה במהלך שאילתות משתמש:

  1. משתמשים שולחים שאילתות לגבי מחירי מניות.
  2. מודל הבסיס משתמש בבסיס הידע כדי למצוא תשובות רלוונטיות.
  3. בסיס הידע מחזיר את המסמכים הרלוונטיים.
  4. המשתמש מקבל תשובה המבוססת על מסמכים אלה.

עיצוב יישום: מדריך שלב אחר שלב

היישום כולל את השלבים העיקריים הבאים:

1. הגדרת מקור נתונים: הגדר נושא MSK להזרמת מחירי מניות קלט.
2. הגדרת בסיסי ידע של Amazon Bedrock: צור בסיס ידע ב-Amazon Bedrock באמצעות האפשרות ליצור במהירות חנות וקטורים חדשה, אשר מקצה ומגדירה אוטומטית את חנות הווקטורים.
3. צריכת נתונים וקליטה: בכל פעם שנתונים מגיעים לנושא MSK, הפעל פונקציית Lambda כדי לחלץ מדדי מניות, מחירים ומידע חותמת זמן ולהזין למחבר המותאם אישית עבור בסיסי ידע של Amazon Bedrock.
4. בדוק את בסיס הידע: הערך ניתוח משוב לקוחות באמצעות בסיס הידע.

הדגמת פתרון: בניית כלי ניתוח המניות שלך

בצע את ההוראות בסעיפים שלהלן כדי לבנות כלי ניתוח מניות גנרטיבי של AI באמצעות בסיסי ידע של Amazon Bedrock ומחברים מותאמים אישית.

תצורת הארכיטקטורה: פריסת תבנית CloudFormation

כדי ליישם ארכיטקטורה זו, פרוס את תבנית AWS CloudFormation ממאגר GitHub זה בחשבון AWS שלך. תבנית זו פורסת את הרכיבים הבאים:

1. עננים פרטיים וירטואליים (VPCs), רשתות משנה, קבוצות אבטחה ותפקידי ניהול זהויות וגישה של AWS (IAM).
2. אשכול MSK המארח נושא קלט של Apache Kafka.
3. פונקציית Lambda לצריכת נתוני נושא Apache Kafka.
4. מחברת Amazon SageMaker Studio להגדרה והפעלה.

יצירת נושא Apache Kafka: הגדרת זרם הנתונים

באשכול MSK שנוצר מראש, הברוקרים כבר נפרסו ומוכנים לשימוש. השלב הבא הוא להתחבר לאשכול MSK וליצור את נושא זרם הבדיקה באמצעות מופע מסוף של SageMaker Studio. בצע את ההוראות המפורטות ביצירת נושא באשכול Amazon MSK.

השלבים הכלליים הם:

1. הורד והתקן את לקוח Apache Kafka העדכני ביותר.
2. התחבר למופע הברוקר של אשכול MSK.
3. צור את נושא זרם הבדיקה במופע הברוקר.

יצירת בסיס ידע ב-Amazon Bedrock: חיבור לנתונים שלך

כדי ליצור בסיס ידע ב-Amazon Bedrock, בצע את השלבים הבאים:

1. במסוף Amazon Bedrock, בדף הניווט השמאלי תחת כלי בנייה, בחר בסיסי ידע.
2. כדי ליזום יצירת בסיס ידע, בתפריט הנפתח צור, בחר בסיס ידע עם חנות וקטורים, כפי שמוצג בצילום המסך הבא.
3. בחלונית ספק פרטי בסיס ידע, הזן BedrockStreamIngestKnowledgeBase כשם בסיס ידע.
4. תחת הרשאות IAM, בחר באפשרות ברירת המחדל, צור והשתמש בתפקיד שירות חדש, וספק (אופציונלי) שם תפקיד שירות, כפי שמוצג בצילום המסך הבא.
5. בחלונית בחר מקור נתונים, בחר מותאם אישית כמקור הנתונים שבו מאוחסן מערך הנתונים שלך
6. בחר הבא, כפי שמוצג בצילום המסך הבא
7. בחלונית הגדר מקור נתונים, הזן BedrockStreamIngestKBCustomDS כשם מקור נתונים.
8. תחת אסטרטגיית ניתוח, בחר מנתח ברירת המחדל של Amazon Bedrock ועבור אסטרטגיית חלוקה, בחר חלוקה ברירת מחדל. בחר הבא, כפי שמוצג בצילום המסך הבא.
9. בחלונית בחר מודל הטבעות והגדר חנות וקטורים, עבור מודל הטבעות, בחר Titan Text Embeddings v2. עבור סוג הטבעות, בחר הטבעות וקטוריות בנקודה צפה. עבור ממדי וקטור, בחר 1024, כפי שמוצג בצילום המסך הבא. ודא שביקשת וקיבלת גישה ל-FM הנבחר ב-Amazon Bedrock. למידע נוסף, עיין בהוספה או הסרה של גישה למודלי בסיס של Amazon Bedrock.
10. בחלונית מסד נתונים וקטורי, בחר צור במהירות חנות וקטורים חדשה ובחר באפשרות Amazon OpenSearch Serverless החדשה כחנות הווקטורים.
11. במסך הבא, סקור את הבחירות שלך. כדי לסיים את ההגדרה, בחר צור.
12. תוך מספר דקות, המסוף יציג את בסיס הידע החדש שנוצר שלך.

הגדרת צרכן AWS Lambda Apache Kafka: הפעלת קליטת נתונים

כעת, הגדר את פונקציית Lambda של הצרכן כך שתופעל ברגע שנושא Apache Kafka הקלט מקבל נתונים באמצעות קריאות API.

1. הגדר את מזהה בסיס הידע של Amazon Bedrock שנוצר באופן ידני ואת מזהה מקור הנתונים המותאם אישית שלו כמשתני סביבה בתוך פונקציית Lambda. כאשר אתה משתמש במחברת לדוגמה, שמות הפונקציות והמזהים המוזכרים ימולאו אוטומטית.

צלילה עמוקה: חשיפת העוצמה של בסיסי ידע של Amazon Bedrock עם מחברים מותאמים אישית לקליטת נתונים בזמן אמת

ההתכנסות של בינה מלאכותית גנרטיבית וזרמי נתונים בזמן אמת פותחת הזדמנויות חסרות תקדים לעסקים להשיג תובנות עמוקות יותר, להפוך תהליכים קריטיים לאוטומטיים ולספק חוויות מותאמות אישית. בסיסי ידע של Amazon Bedrock, בשילוב עם מחברים מותאמים אישית, נמצאים בחזית המהפכה הזו, ומאפשרים לארגונים לשלב בצורה חלקה נתוני סטרימינג ממקורות מגוונים כמו Apache Kafka ביישומי AI שלהם.

יכולת זו מתעלה על המגבלות של שיטות קליטת נתונים מסורתיות, הכוללות לרוב תהליכי העלאה, המרה וסנכרון מורכבים. עם מחברים מותאמים אישית, ניתן לקלוט נתונים ישירות לבסיס הידע כמעט בזמן אמת, לבטל את זמן האחזור ולהעצים מודלי AI להגיב באופן דינמי לתנאים משתנים.

מקרי שימוש בתעשיות שונות

היתרונות של גישה זו הם מרחיקי לכת וישימים למגוון רחב של תעשיות.

• שירותים פיננסיים: בנקים וחברות השקעות יכולים למנף נתוני שוק בזמן אמת וזרמי עסקאות לקוחות כדי לזהות הונאות, להתאים אישית המלצות השקעה ולהפוך אסטרטגיות מסחר לאוטומטיות. תאר לעצמך מערכת המופעלת על ידי AI המנתחת עסקאות בכרטיסי אשראי בזמן אמת, מסמנת פעילות חשודה ומונעת רכישות הונאה לפני שהן מתרחשות.
• קמעונאות: עסקי מסחר אלקטרוני יכולים לנתח נתוני קליקסטרים ועדכוני מדיה חברתית כדי להבין את התנהגות הלקוחות, להתאים אישית המלצות מוצרים ולמטב אסטרטגיות תמחור. זה מאפשר התאמות דינמיות לקמפיינים שיווקיים ולניהול מלאי על סמך ביקוש בזמן אמת.
• ייצור: יצרנים יכולים להשתמש בנתוני חיישני IoT מציוד מפעל כדי לחזות צורכי תחזוקה, לייעל תהליכי ייצור ולשפר את איכות המוצר. לדוגמה, מערכת AI יכולה לנתח נתוני רעידות ממכונה כדי לזהות כשלים פוטנציאליים לפני שהם מובילים להשבתה יקרה.
• שירותי בריאות: בתי חולים יכולים לנתח זרמי נתוני מטופלים כדי לזהות סימנים מוקדמים למחלה, להתאים אישית תוכניות טיפול ולשפר את תוצאות המטופלים. ניטור בזמן אמת של סימנים חיוניים יכול להתריע בפני צוות רפואי על שינויים קריטיים במצב המטופל, ולאפשר התערבות מהירה יותר וטיפול משופר.

יתרונות עיקריים: מעבר לנתונים בזמן אמת

היתרונות של שימוש בבסיסי ידע של Amazon Bedrock עם מחברים מותאמים אישית חורגים מעבר לקליטת נתונים בזמן אמת בלבד.

• הפחתת זמן אחזור: על ידי ביטול הצורך באחסון ביניים ובתהליכי סנכרון, ארגונים יכולים להפחית משמעותית את הזמן שלוקח להפוך נתונים לזמינים למודלי AI. זה מוביל לזמני תגובה מהירים יותר וליישומים דינמיים יותר.
• הורדת עלויות תפעול: מחברים מותאמים אישית מפחיתים את עלויות התפעול על ידי ביטול הצורך לנהל ולתחזק צינורות נתונים מורכבים. זה מפנה משאבים יקרי ערך שניתן להשקיע בתחומים אחרים בעסק.
• שיפור איכות הנתונים: על ידי קליטת נתונים ישירות מהמקור, ארגונים יכולים להבטיח שמודלי ה-AI שלהם עובדים עם המידע המדויק והעדכני ביותר. זה מוביל לתובנות טובות יותר ולתוצאות אמינות יותר.
• הגדלת גמישות: מחברים מותאמים אישית מאפשרים לארגונים להתחבר למגוון רחב של מקורות נתונים, ללא קשר לפורמט או למיקום שלהם. זה מספק את הגמישות למנף את כל נכסי הנתונים שלהם, ללא קשר למקום שבו הם מאוחסנים.
• פיתוח פשוט יותר: בסיסי ידע של Amazon Bedrock מספקים חוויית פיתוח פשוטה יותר על ידי הפשטת המורכבויות של קליטת נתונים וניהול. זה מאפשר למפתחים להתמקד בבניית יישומי AI המספקים ערך עסקי אמיתי.

צלילה עמוקה יותר: מחברים מותאמים אישית מתחת למכסה המנוע

כדי להעריך באופן מלא את העוצמה של מחברים מותאמים אישית, חשוב להבין כיצד הם פועלים. מחבר מותאם אישית הוא בעצם פיסת קוד המאפשרת לבסיסי ידע של Amazon Bedrock להתחבר למקור נתונים ספציפי. קוד זה אחראי לחילוץ נתונים מהמקור, להמרתם לפורמט התואם לבסיס הידע ולקליטתם למערכת.

• שילוב API: מחברים מותאמים אישית בדרך כלל מקיימים אינטראקציה עם מקורות נתונים באמצעות APIs. APIs אלה מספקים דרך סטנדרטית לגשת לנתונים ולבצע פעולות.
• המרת נתונים: המרת נתונים היא שלב קריטי בתהליך. מחברים מותאמים אישית צריכים לעתים קרובות להמיר נתונים מהפורמט המקורי שלהם לפורמט התואם לבסיס הידע. זה עשוי לכלול המרת סוגי נתונים, ניקוי נתונים והעשרת נתונים במידע נוסף.
• קליטת סטרימינג: המפתח לקליטת נתונים בזמן אמת הוא היכולת להזרים נתונים ברציפות. מחברים מותאמים אישית משתמשים לעתים קרובות ב-APIs של סטרימינג כדי לקבל נתונים כשהם נוצרים, ומאפשרים עדכונים כמעט בזמן אמת לבסיס הידע.
• אבטחה: אבטחה היא דאגה עליונה בעת התחברות למקורות נתונים. מחברים מותאמים אישית צריכים להיות מתוכננים תוך מחשבה על אבטחה, תוך הבטחה שהנתונים מוגנים הן במעבר והן במנוחה.

מסקנה: אימוץ עתיד ה-AI עם נתונים בזמן אמת

בסיסי ידע של Amazon Bedrock עם מחברים מותאמים אישית מייצגים התקדמות משמעותית בתחום ה-AI. על ידי כך שהם מאפשרים לארגונים לשלב בצורה חלקה זרמי נתונים בזמן אמת ביישומי ה-AI שלהם, טכנולוגיה זו פותחת שפע של הזדמנויות חדשות לחדשנות ולצמיחה עסקית. ככל שה-AI ממשיך להתפתח, היכולת למנף נתונים בזמן אמת תהפוך לקריטית יותר ויותר. בסיסי ידע של Amazon Bedrock ממוקמים להיות גורם מפתח במגמה זו, ומעצימים ארגונים לבנות פתרונות AI דינמיים, מגיבים וחכמים יותר מאי פעם.