Insights in Tempo Reale: Kafka & Bedrock

L’evoluzione rapida dell’intelligenza artificiale vede il Retrieval Augmented Generation (RAG) come tecnica cruciale. RAG potenzia i sistemi AI per fornire risposte più informate e contestualmente rilevanti integrando modelli generativi AI con dati esterni, superando i limiti della conoscenza pregressa. Questo articolo esplora il potenziale trasformativo dei connettori dati personalizzati in Amazon Bedrock Knowledge Bases, semplificando la creazione di workflow RAG che sfruttano dati di input personalizzati. Questa funzionalità consente a Amazon Bedrock Knowledge Bases di ingerire dati in streaming, permettendo agli sviluppatori di aggiungere, aggiornare o eliminare dinamicamente informazioni nelle loro knowledge base tramite chiamate API dirette.

Considera le numerose applicazioni dove l’ingestione di dati in tempo reale è fondamentale: analisi dei modelli di clickstream, elaborazione delle transazioni con carta di credito, interpretazione dei dati dai sensori dell’Internet of Things (IoT), conduzione di analisi dei log e monitoraggio dei prezzi delle materie prime. In tali scenari, sia i dati attuali che le tendenze storiche svolgono un ruolo vitale nel processo decisionale informato. Tradizionalmente, l’incorporazione di tali input di dati critici richiedeva la preparazione dei dati in una fonte dati supportata, seguita dall’avvio o dalla pianificazione di un job di sincronizzazione dei dati. La durata di questo processo variava in base alla qualità e al volume dei dati. Tuttavia, con i connettori dati personalizzati, le organizzazioni possono ingerire rapidamente specifici documenti da fonti dati personalizzate senza la necessità di una sincronizzazione completa e ingerire dati in streaming senza fare affidamento su storage intermedi. Questo approccio minimizza i ritardi ed elimina l’overhead di storage, portando a un accesso ai dati più rapido, una latenza ridotta e prestazioni applicative migliorate.

Con l’ingestione in streaming tramite connettori personalizzati, Amazon Bedrock Knowledge Bases può elaborare dati in streaming senza la necessità di fonti dati intermedie. Ciò consente ai dati di diventare disponibili quasi in tempo reale. Questa capacità segmenta e converte automaticamente i dati di input in embedding utilizzando il modello Amazon Bedrock scelto, memorizzando tutto nel database vettoriale di backend. Questo processo semplificato si applica sia ai database nuovi che a quelli esistenti, consentendoti di concentrarti sulla creazione di applicazioni AI senza l’onere di orchestrare la suddivisione dei dati, la generazione di embedding o il provisioning e l’indicizzazione dell’archivio vettoriale. Inoltre, la capacità di ingerire documenti specifici da fonti dati personalizzate riduce la latenza e abbassa i costi operativi eliminando i requisiti di storage intermedio.

Amazon Bedrock: Una Fondazione per l’AI Generativa

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una vasta selezione di modelli di fondazione (FM) ad alte prestazioni di aziende AI leader come Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon, accessibili tramite un’API unificata. Questo servizio completo fornisce un’ampia gamma di funzionalità che consentono di sviluppare applicazioni AI generative con solide funzionalità di sicurezza, privacy e AI responsabile. Con Amazon Bedrock, puoi esplorare e valutare FM di alto livello per il tuo caso d’uso specifico, personalizzarli privatamente con i tuoi dati utilizzando tecniche come il fine-tuning e RAG e costruire agenti intelligenti che possono eseguire attività utilizzando i tuoi sistemi aziendali e le tue fonti di dati.

Amazon Bedrock Knowledge Bases: Aumentare l’AI con la Conoscenza

Amazon Bedrock Knowledge Bases consente alle organizzazioni di costruire pipeline RAG completamente gestite che arricchiscono le risposte AI con informazioni contestuali derivate da fonti di dati private. Ciò porta a interazioni più pertinenti, accurate e personalizzate. Sfruttando Amazon Bedrock Knowledge Bases, puoi creare applicazioni che vengono migliorate dal contesto ottenuto interrogando una knowledge base. Accelera il time to market astraendo le complessità della costruzione di pipeline e fornendo una soluzione RAG pronta all’uso. Ciò riduce i tempi di sviluppo per le tue applicazioni.

Connettori Personalizzati: La Chiave per un’Ingestione in Streaming Senza Interruzioni

Amazon Bedrock Knowledge Bases fornisce supporto per connettori personalizzati e ingestione di dati in streaming. Ciò ti consente di aggiungere, aggiornare ed eliminare dati nella tua knowledge base tramite chiamate API dirette, offrendo flessibilità e controllo senza precedenti.

Costruire un Analizzatore Generativo di Prezzi Azionari AI con RAG: Una Panoramica della Soluzione

In questo articolo, dimostriamo un’architettura RAG utilizzando Amazon Bedrock Knowledge Bases, connettori personalizzati e argomenti creati con Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) per consentire agli utenti di analizzare le tendenze dei prezzi azionari. Amazon MSK è un servizio di streaming di dati che semplifica la gestione dell’infrastruttura e delle operazioni di Apache Kafka, rendendo facile l’esecuzione di applicazioni Apache Kafka su Amazon Web Services (AWS). La soluzione consente l’analisi in tempo reale del feedback dei clienti tramite incorporamenti vettoriali e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Componenti Architetturali

L’architettura è costituita da due componenti principali:

• Workflow di Pre-elaborazione dei Dati in Streaming:

  1. Un file .csv contenente i dati sui prezzi azionari viene caricato in un argomento MSK, simulando l’input in streaming.
  2. Questo attiva una funzione AWS Lambda.
  3. La funzione ingerisce i dati consumati in una knowledge base.
  4. La knowledge base utilizza un modello di incorporamento per trasformare i dati in un indice vettoriale.
  5. L’indice vettoriale viene memorizzato in un database vettoriale all’interno della knowledge base.

• Esecuzione Runtime Durante le Query dell’Utente:

  1. Gli utenti inviano query sui prezzi azionari.
  2. Il modello di fondazione utilizza la knowledge base per trovare risposte pertinenti.
  3. La knowledge base restituisce i documenti pertinenti.
  4. L’utente riceve una risposta basata su questi documenti.

Progettazione dell’Implementazione: Una Guida Passo Passo

L’implementazione prevede i seguenti passaggi chiave:

1. Configurazione della Fonte Dati: Configura un argomento MSK per lo streaming dei prezzi azionari di input.
2. Configurazione di Amazon Bedrock Knowledge Bases: Crea una knowledge base in Amazon Bedrock utilizzando l’opzione di creazione rapida di un nuovo archivio vettoriale, che esegue automaticamente il provisioning e imposta l’archivio vettoriale.
3. Consumo e Ingestione dei Dati: Ogni volta che i dati arrivano nell’argomento MSK, attiva una funzione Lambda per estrarre indici azionari, prezzi e informazioni sull’ora e immettere nel connettore personalizzato per Amazon Bedrock Knowledge Bases.
4. Test della Knowledge Base: Valuta l’analisi del feedback dei clienti utilizzando la knowledge base.

Soluzione Passo Passo: Costruire il Tuo Strumento di Analisi Azionaria

Segui le istruzioni nelle sezioni seguenti per costruire uno strumento generativo di analisi azionaria AI utilizzando Amazon Bedrock Knowledge Bases e connettori personalizzati.

Configurazione dell’Architettura: Distribuzione del Template CloudFormation

Per implementare questa architettura, distribuisci il template AWS CloudFormation da questo repository GitHub nel tuo account AWS. Questo template distribuisce i seguenti componenti:

1. Virtual private cloud (VPC), subnet, gruppi di sicurezza e ruoli AWS Identity and Access Management (IAM).
2. Un cluster MSK che ospita un argomento di input Apache Kafka.
3. Una funzione Lambda per consumare i dati dell’argomento Apache Kafka.
4. Un notebook Amazon SageMaker Studio per la configurazione e l’abilitazione.

Creazione di un Argomento Apache Kafka: Impostazione dello Stream di Dati

Nel cluster MSK precreato, i broker sono già distribuiti e pronti per l’uso. Il passaggio successivo è connettersi al cluster MSK e creare l’argomento di stream di test utilizzando un’istanza terminale di SageMaker Studio. Segui le istruzioni dettagliate in Creazione di un argomento nel cluster Amazon MSK.

I passaggi generali sono:

1. Scarica e installa l’ultima versione del client Apache Kafka.
2. Connettiti all’istanza del broker del cluster MSK.
3. Crea l’argomento di stream di test sull’istanza del broker.

Creazione di una Knowledge Base in Amazon Bedrock: Connessione ai Tuoi Dati

Per creare una knowledge base in Amazon Bedrock, segui questi passaggi:

1. Nella console Amazon Bedrock, nella pagina di navigazione a sinistra sotto Strumenti di creazione, scegli Knowledge Bases.
2. Per avviare la creazione della knowledge base, nel menu a tendina Crea, scegli Knowledge Base con archivio vettoriale, come mostrato nella seguente schermata.
3. Nel riquadro Fornisci dettagli Knowledge Base, inserisci BedrockStreamIngestKnowledgeBase come Nome Knowledge Base.
4. Sotto Permessi IAM, scegli l’opzione predefinita, Crea e utilizza un nuovo ruolo di servizio, e (facoltativo) fornisci un Nome ruolo di servizio, come mostrato nella seguente schermata.
5. Nel riquadro Scegli fonte dati, seleziona Personalizzato come fonte dati in cui è memorizzato il tuo dataset.
6. Scegli Avanti, come mostrato nella seguente schermata.
7. Nel riquadro Configura fonte dati, inserisci BedrockStreamIngestKBCustomDS come Nome fonte dati.
8. Sotto Strategia di analisi, seleziona Parser predefinito di Amazon Bedrock e per Strategia di chunking, scegli Chunking predefinito. Scegli Avanti, come mostrato nella seguente schermata.
9. Nel riquadro Seleziona modello di incorporamento e configura archivio vettoriale, per Modello di incorporamento, scegli Titan Text Embeddings v2. Per Tipo di incorporamento, scegli Incorporamenti vettoriali a virgola mobile. Per Dimensioni vettoriali, seleziona 1024, come mostrato nella seguente schermata. Assicurati di aver richiesto e ricevuto l’accesso al FM scelto in Amazon Bedrock. Per saperne di più, consulta Aggiunta o rimozione dell’accesso ai modelli di fondazione di Amazon Bedrock.
10. Nel riquadro Database vettoriale, seleziona Crea rapidamente un nuovo archivio vettoriale e scegli la nuova opzione Amazon OpenSearch Serverless come archivio vettoriale.
11. Nella schermata successiva, rivedi le tue selezioni. Per finalizzare la configurazione, scegli Crea.
12. Entro pochi minuti, la console visualizzerà la tua knowledge base appena creata.

Configurazione del Consumatore AWS Lambda Apache Kafka: Attivazione dell’Ingestione dei Dati

Ora, configura la funzione Lambda del consumatore per attivarsi non appena l’argomento di input Apache Kafka riceve dati utilizzando chiamate API.

1. Configura l’ID della Knowledge Base di Amazon Bedrock creato manualmente e il suo ID della Fonte Dati personalizzata come variabili d’ambiente all’interno della funzione Lambda. Quando utilizzi il notebook di esempio, i nomi delle funzioni e gli ID a cui si fa riferimento verranno inseriti automaticamente.

Approfondimento: Svelare la Potenza di Amazon Bedrock Knowledge Bases con Connettori Personalizzati per l’Ingestione di Dati in Tempo Reale

La convergenza dell’AI generativa e dei flussi di dati in tempo reale sta sbloccando opportunità senza precedenti per le aziende per ottenere approfondimenti più profondi, automatizzare processi critici e offrire esperienze personalizzate. Amazon Bedrock Knowledge Bases, insieme ai connettori personalizzati, è in prima linea in questa rivoluzione, consentendo alle organizzazioni di integrare senza problemi dati in streaming da diverse fonti come Apache Kafka nelle loro applicazioni basate sull’AI.

Questa capacità trascende i limiti dei metodi tradizionali di ingestione dei dati, che spesso comportano complessi processi di preparazione, trasformazione e sincronizzazione. Con i connettori personalizzati, i dati possono essere inseriti direttamente nella Knowledge Base quasi in tempo reale, eliminando la latenza e consentendo ai modelli AI di reagire dinamicamente alle mutevoli condizioni.

Casi d’Uso in Tutti i Settori

I vantaggi di questo approccio sono di vasta portata e applicabili a una vasta gamma di settori.

• Servizi Finanziari: Banche e società di investimento possono sfruttare i dati di mercato in tempo reale e i flussi di transazioni dei clienti per rilevare frodi, personalizzare consigli di investimento e automatizzare strategie di trading. Immagina un sistema basato sull’AI che analizza le transazioni con carta di credito in tempo reale, segnalando attività sospette e prevenendo acquisti fraudolenti prima che si verifichino.
• Vendita al Dettaglio: Le aziende di e-commerce possono analizzare i dati di clickstream e i feed dei social media per comprendere il comportamento dei clienti, personalizzare i consigli sui prodotti e ottimizzare le strategie di prezzo. Ciò consente regolazioni dinamiche alle campagne di marketing e alla gestione dell’inventario in base alla domanda in tempo reale.
• Produzione: I produttori possono utilizzare i dati dei sensori IoT dalle apparecchiature di fabbrica per prevedere le esigenze di manutenzione, ottimizzare i processi di produzione e migliorare la qualità del prodotto. Ad esempio, un sistema AI può analizzare i dati sulle vibrazioni di una macchina per identificare potenziali guasti prima che portino a costosi tempi di inattività.
• Sanità: Gli ospedali possono analizzare i flussi di dati dei pazienti per rilevare i primi segni di malattia, personalizzare i piani di trattamento e migliorare gli esiti dei pazienti. Il monitoraggio in tempo reale dei segni vitali può avvisare il personale medico di cambiamenti critici nelle condizioni di un paziente, consentendo un intervento più rapido e una migliore assistenza.

Vantaggi Chiave: Oltre i Dati in Tempo Reale

I vantaggi dell’utilizzo di Amazon Bedrock Knowledge Bases con connettori personalizzati vanno oltre la semplice ingestione di dati in tempo reale.

• Latenza Ridotta: Eliminando la necessità di storage intermedio e processi di sincronizzazione, le organizzazioni possono ridurre significativamente il tempo necessario per rendere disponibili i dati ai modelli AI. Ciò porta a tempi di risposta più rapidi e applicazioni più dinamiche.
• Costi Operativi Inferiori: I connettori personalizzati riducono i costi operativi eliminando la necessità di gestire e mantenere complesse pipeline di dati. Ciò libera risorse preziose che possono essere investite in altre aree dell’azienda.
• Migliore Qualità dei Dati: Ingerendo i dati direttamente dalla fonte, le organizzazioni possono garantire che i loro modelli AI stiano lavorando con le informazioni più accurate e aggiornate. Ciò porta a migliori approfondimenti e risultati più affidabili.
• Maggiore Flessibilità: I connettori personalizzati consentono alle organizzazioni di connettersi a una vasta gamma di fonti di dati, indipendentemente dal loro formato o posizione. Ciò offre la flessibilità di sfruttare tutte le proprie risorse di dati, indipendentemente da dove siano memorizzate.
• Sviluppo Semplificato: Amazon Bedrock Knowledge Bases offre un’esperienza di sviluppo semplificata astraendo le complessità dell’ingestione e della gestione dei dati. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni AI che offrono un reale valore aziendale.

Approfondimento: Connettori Personalizzati Sotto il Cofano

Per apprezzare appieno la potenza dei connettori personalizzati, è importante capire come funzionano. Un connettore personalizzato è essenzialmente un pezzo di codice che consente a Amazon Bedrock Knowledge Bases di connettersi a una specifica fonte di dati. Questo codice è responsabile dell’estrazione dei dati dalla fonte, della trasformazione in un formato compatibile con la Knowledge Base e dell’inserimento nel sistema.

• Integrazione API: I connettori personalizzati interagiscono in genere con le fonti di dati tramite API. Queste API forniscono un modo standardizzato per accedere ai dati ed eseguire operazioni.
• Trasformazione dei Dati: La trasformazione dei dati è un passaggio critico nel processo. I connettori personalizzati spesso devono trasformare i dati dal loro formato nativo in un formato compatibile con la Knowledge Base. Ciò può comportare la conversione dei tipi di dati, la pulizia dei dati e l’arricchimento dei dati con informazioni aggiuntive.
• Ingestione in Streaming: La chiave per l’ingestione di dati in tempo reale è la capacità di trasmettere continuamente i dati in streaming. I connettori personalizzati spesso utilizzano API di streaming per ricevere i dati man mano che vengono generati, consentendo aggiornamenti quasi in tempo reale alla Knowledge Base.
• Sicurezza: La sicurezza è una preoccupazione fondamentale quando ci si connette a fonti di dati. I connettori personalizzati devono essere progettati pensando alla sicurezza, garantendo che i dati siano protetti sia in transito che a riposo.

Conclusione: Abbracciare il Futuro dell’AI con i Dati in Tempo Reale

Amazon Bedrock Knowledge Bases con connettori personalizzati rappresenta un significativo progresso nel campo dell’AI. Consentendo alle organizzazioni di integrare senza problemi flussi di dati in tempo reale nelle loro applicazioni AI, questa tecnologia sblocca una ricchezza di nuove opportunità per l’innovazione e la crescita aziendale. Man mano che l’AI continua a evolversi, la capacità di sfruttare i dati in tempo reale diventerà sempre più critica. Amazon Bedrock Knowledge Bases è posizionata per essere un fattore chiave di questa tendenza, consentendo alle organizzazioni di costruire soluzioni AI che sono più dinamiche, reattive e intelligenti che mai.