Realtime inzichten met Kafka & Amazon Bedrock

Realtime inzichten ontsluiten: Streaming Data van Kafka naar Amazon Bedrock Knowledge Bases via Aangepaste Connectoren

Het landschap van kunstmatige intelligentie (AI) evolueert snel, waarbij Retrieval Augmented Generation (RAG) naar voren komt als een cruciale techniek. RAG stelt AI-systemen in staat om meer geïnformeerde en contextueel relevante reacties te leveren door de mogelijkheden van generatieve AI-modellen naadloos te integreren met externe databronnen. Deze aanpak overstijgt de beperkingen van het uitsluitend vertrouwen op de reeds bestaande kennisbank van een model. In dit artikel duiken we in het transformerende potentieel van aangepaste data connectoren binnen Amazon Bedrock Knowledge Bases, waarbij we laten zien hoe ze de creatie van RAG-workflows stroomlijnen die gebruikmaken van aangepaste input data. Deze functionaliteit stelt Amazon Bedrock Knowledge Bases in staat om streaming data op te nemen, waardoor ontwikkelaars dynamisch informatie kunnen toevoegen, bijwerken of verwijderen binnen hun kennisbanken via directe API-aanroepen.

Denk aan de talloze toepassingen waar realtime data opname cruciaal is: het analyseren van clickstream patronen, het verwerken van creditcardtransacties, het interpreteren van data van Internet of Things (IoT)-sensoren, het uitvoeren van log analyse en het monitoren van grondstofprijzen. In dergelijke scenario’s spelen zowel actuele data als historische trends een cruciale rol bij het nemen van weloverwogen beslissingen. Traditioneel vereiste het opnemen van dergelijke kritieke data inputs het opslaan van de data in een ondersteunde databron, gevolgd door het initiëren of plannen van een data synchronisatie taak. De duur van dit proces varieerde afhankelijk van de kwaliteit en het volume van de data. Met aangepaste data connectoren kunnen organisaties echter snel specifieke documenten opnemen uit aangepaste databronnen zonder dat een volledige synchronisatie nodig is, en streaming data opnemen zonder afhankelijk te zijn van tussenliggende opslag. Deze aanpak minimaliseert vertragingen en elimineert opslag overhead, wat leidt tot snellere data toegang, verminderde latentie en verbeterde applicatieprestaties.

Met streaming opname via aangepaste connectoren kunnen Amazon Bedrock Knowledge Bases streaming data verwerken zonder de noodzaak van tussenliggende databronnen. Hierdoor is de data bijna in realtime beschikbaar. Deze functionaliteit segmenteert en converteert de input data automatisch naar embeddings met behulp van het gekozen Amazon Bedrock model, waarbij alles wordt opgeslagen in de backend vector database. Dit gestroomlijnde proces is van toepassing op zowel nieuwe als bestaande databases, waardoor u zich kunt concentreren op het bouwen van AI-applicaties zonder de last van het orkestreren van data chunking, het genereren van embeddings of het provisioneren en indexeren van vector stores. Bovendien vermindert de mogelijkheid om specifieke documenten op te nemen uit aangepaste databronnen de latentie en verlaagt het de operationele kosten door het elimineren van tussenliggende opslagvereisten.

Amazon Bedrock: Een Fundament voor Generatieve AI

Amazon Bedrock is een volledig beheerde service die een diverse selectie van hoogwaardige foundation models (FMs) biedt van toonaangevende AI-bedrijven zoals Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI en Amazon, toegankelijk via een unified API. Deze uitgebreideservice biedt een breed scala aan mogelijkheden waarmee u generatieve AI-applicaties kunt ontwikkelen met robuuste beveiligings-, privacy- en verantwoorde AI-functies. Met Amazon Bedrock kunt u top-tier FMs verkennen en evalueren voor uw specifieke use case, ze privé aanpassen met uw eigen data met behulp van technieken zoals fine-tuning en RAG, en intelligente agents construeren die taken kunnen uitvoeren met behulp van uw bedrijfssystemen en databronnen.

Amazon Bedrock Knowledge Bases: AI Versterken met Kennis

Amazon Bedrock Knowledge Bases stelt organisaties in staat om volledig beheerde RAG-pipelines te bouwen die AI-reacties verrijken met contextuele informatie afgeleid van private databronnen. Dit leidt tot meer relevante, accurate en gepersonaliseerde interacties. Door gebruik te maken van Amazon Bedrock Knowledge Bases, kunt u applicaties creëren die worden verbeterd door de context die wordt verkregen door het opvragen van een kennisbank. Het versnelt de time-to-market door de complexiteit van het bouwen van pipelines te abstraheren en een kant-en-klare RAG-oplossing te bieden. Dit verkort de ontwikkeltijd van uw applicaties.

Aangepaste Connectoren: De Sleutel tot Naadloze Streaming Opname

Amazon Bedrock Knowledge Bases biedt ondersteuning voor aangepaste connectoren en streaming data opname. Hierdoor kunt u data toevoegen, bijwerken en verwijderen in uw kennisbank via directe API-aanroepen, wat ongekende flexibiliteit en controle biedt.

Een Generatieve AI Aandelenkoers Analyzer Bouwen met RAG: Een Oplossingsoverzicht

In dit artikel demonstreren we een RAG-architectuur met behulp van Amazon Bedrock Knowledge Bases, aangepaste connectoren en topics die zijn gemaakt met Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) om gebruikers in staat te stellen aandelenkoers trends te analyseren. Amazon MSK is een streaming data service die het beheer van Apache Kafka infrastructuur en operaties vereenvoudigt, waardoor het eenvoudig is om Apache Kafka applicaties op Amazon Web Services (AWS) uit te voeren. De oplossing maakt realtime analyse van klantfeedback mogelijk via vector embeddings en large language models (LLMs).

Architecturale Componenten

De architectuur bestaat uit twee hoofdcomponenten:

• Preprocessing Streaming Data Workflow:

  1. Een .csv-bestand met aandelenkoers data wordt geüpload naar een MSK-topic, waardoor streaming input wordt gesimuleerd.
  2. Dit triggert een AWS Lambda-functie.
  3. De functie neemt de verbruikte data op in een kennisbank.
  4. De kennisbank gebruikt een embeddings model om de data om te zetten in een vector index.
  5. De vector index wordt opgeslagen in een vector database binnen de kennisbank.

• Runtime Uitvoering Tijdens Gebruikersqueries:

  1. Gebruikers dienen queries in over aandelenkoersen.
  2. Het foundation model gebruikt de kennisbank om relevante antwoorden te vinden.
  3. De kennisbank retourneert de relevante documenten.
  4. De gebruiker ontvangt een antwoord op basis van deze documenten.

Implementatie Ontwerp: Een Stapsgewijze Handleiding

De implementatie omvat de volgende belangrijke stappen:

1. Data Source Setup: Configureer een MSK-topic om input aandelenkoersen te streamen.
2. Amazon Bedrock Knowledge Bases Setup: Creëer een kennisbank in Amazon Bedrock met behulp van de optie om snel een nieuwe vector store te maken, die automatisch de vector store provisioneert en instelt.
3. Data Consumptie en Opname: Wanneer data aankomt in het MSK-topic, trigger dan een Lambda-functie om aandelenindices, prijzen en timestamp informatie te extraheren en in de aangepaste connector voor Amazon Bedrock Knowledge Bases te voeren.
4. Test de Kennisbank: Evalueer klantfeedback analyse met behulp van de kennisbank.

Oplossing Walkthrough: Uw Aandelenanalyse Tool Bouwen

Volg de instructies in de onderstaande secties om een generatieve AI-aandelenanalyse tool te bouwen met behulp van Amazon Bedrock Knowledge Bases en aangepaste connectoren.

De Architectuur Configureren: De CloudFormation Template Implementeren

Om deze architectuur te implementeren, implementeert u de AWS CloudFormation template van deze GitHub repository in uw AWS-account. Deze template implementeert de volgende componenten:

1. Virtual private clouds (VPCs), subnetten, beveiligingsgroepen en AWS Identity and Access Management (IAM)-rollen.
2. Een MSK-cluster dat een Apache Kafka input topic host.
3. Een Lambda-functie om Apache Kafka topic data te consumeren.
4. Een Amazon SageMaker Studio notebook voor setup en enablement.

Een Apache Kafka Topic Creëren: De Data Stream Instellen

In het vooraf gemaakte MSK-cluster zijn de brokers al geïmplementeerd en klaar voor gebruik. De volgende stap is om verbinding te maken met het MSK-cluster en het test stream topic te creëren met behulp van een SageMaker Studio terminal instantie. Volg de gedetailleerde instructies op Create a topic in the Amazon MSK cluster.

De algemene stappen zijn:

1. Download en installeer de nieuwste Apache Kafka client.
2. Maak verbinding met de MSK-cluster broker instantie.
3. Creëer het test stream topic op de broker instantie.

Een Knowledge Base Creëren in Amazon Bedrock: Verbinding Maken met Uw Data

Volg deze stappen om een kennisbank te creëren in Amazon Bedrock:

1. Kies op de Amazon Bedrock console, in de linker navigatiepagina onder Builder tools, Knowledge Bases.
2. Om het maken van een kennisbank te initiëren, kiest u in het Create dropdown menu Knowledge Base with vector store, zoals weergegeven in de volgende schermafbeelding.
3. Voer in het Provide Knowledge Base details paneel BedrockStreamIngestKnowledgeBase in als de Knowledge Base name.
4. Kies onder IAM permissions de standaardoptie, Create and use a new service role, en (optioneel) geef een Service role name op, zoals weergegeven in de volgende schermafbeelding.
5. Selecteer in het Choose data source paneel Custom als de databron waar uw dataset is opgeslagen.
6. Kies Next, zoals weergegeven in de volgende schermafbeelding.
7. Voer in het Configure data source paneel BedrockStreamIngestKBCustomDS in als de Data source name.
8. Selecteer onder Parsing strategy Amazon Bedrock default parser en kies voor Chunking strategy Default chunking. Kies Next, zoals weergegeven in de volgende schermafbeelding.
9. Kies in het Select embeddings model and configure vector store pane, voor Embeddings model, Titan Text Embeddings v2. Kies voor Embeddings type Floating-point vector embeddings. Selecteer voor Vector dimensions 1024, zoals weergegeven in de volgende schermafbeelding. Zorg ervoor dat u toegang tot het gekozen FM in Amazon Bedrock hebt aangevraagd en ontvangen. Raadpleeg Add or remove access to Amazon Bedrock foundation models voor meer informatie.
10. Selecteer in het Vector database paneel Quick create a new vector store en kies de nieuwe Amazon OpenSearch Serverless optie als de vector store.
11. Bekijk uw selecties op het volgende scherm. Kies Create om de setup te voltooien.
12. Binnen enkele minuten toont de console uw nieuw gemaakte kennisbank.

De AWS Lambda Apache Kafka Consumer Configureren: Data Opname Triggeren

Configureer nu de consumer Lambda-functie om te triggeren zodra het input Apache Kafka topic data ontvangt met behulp van API-aanroepen.

1. Configureer de handmatig gemaakte Amazon Bedrock Knowledge Base ID en de bijbehorende aangepaste Data Source ID als omgevingsvariabelen binnen de Lambda-functie. Wanneer u het voorbeeldnotebook gebruikt, worden de waarnaar verwezen functienamen en ID’s automatisch ingevuld.

Diepe Duik: Het Onthullen van de Kracht van Amazon Bedrock Knowledge Bases met Aangepaste Connectoren voor Realtime Data Opname

De convergentie van generatieve AI en realtime data streams ontsluit ongekende mogelijkheden voor bedrijven om diepere inzichten te verwerven, kritieke processen te automatiseren en gepersonaliseerde ervaringen te leveren. Amazon Bedrock Knowledge Bases, gekoppeld aan aangepaste connectoren, staat voorop in deze revolutie, waardoor organisaties streaming data van diverse bronnen zoals Apache Kafka naadloos kunnen integreren in hun AI-gestuurde applicaties.

Deze functionaliteit overstijgt de beperkingen van traditionele data opname methoden, die vaak complexe staging-, transformatie- en synchronisatieprocessen omvatten. Met aangepaste connectoren kan data bijna in realtime rechtstreeks in de Knowledge Base worden opgenomen, waardoor latentie wordt geëlimineerd en AI-modellen in staat worden gesteld om dynamisch te reageren op veranderende omstandigheden.

Use Cases in Verschillende Industrieën

De voordelen van deze aanpak zijn verreikend en van toepassing op een breed scala aan industrieën.

• Financiële Dienstverlening: Banken en investeringsmaatschappijen kunnen realtime marktdata en klanttransactie streams gebruiken om fraude te detecteren, investeringsaanbevelingen te personaliseren en handelsstrategieën te automatiseren. Stel u een AI-gestuurd systeem voor dat creditcardtransacties in realtime analyseert, verdachte activiteiten markeert en frauduleuze aankopen voorkomt voordat ze plaatsvinden.
• Retail: E-commerce bedrijven kunnen clickstream data en social media feeds analyseren om klantgedrag te begrijpen, productaanbevelingen te personaliseren en prijsstrategieën te optimaliseren. Dit maakt dynamische aanpassingen aan marketingcampagnes en voorraadbeheer mogelijk op basis van realtime vraag.
• Productie: Fabrikanten kunnen IoT-sensordata van fabrieksapparatuur gebruiken om onderhoudsbehoeften te voorspellen, productieprocessen te optimaliseren en de productkwaliteit te verbeteren. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld vibratiedata van een machine analyseren om potentiële storingen te identificeren voordat ze leiden tot kostbare downtime.
• Gezondheidszorg: Ziekenhuizen kunnen patiëntdata streams analyseren om vroege tekenen van ziekte te detecteren, behandelplannen te personaliseren en de resultaten voor patiënten te verbeteren. Realtime monitoring van vitale functies kan medisch personeel waarschuwen voor kritieke veranderingen in de toestand van een patiënt, waardoor snellere interventie en verbeterde zorg mogelijk zijn.

Belangrijkste Voordelen: Meer dan Realtime Data

De voordelen van het gebruik van Amazon Bedrock Knowledge Bases met aangepaste connectoren gaan verder dan het eenvoudigweg opnemen van data in realtime.

• Verminderde Latentie: Door de noodzaak van tussenliggende opslag- en synchronisatieprocessen te elimineren, kunnen organisaties de tijd die nodig is om data beschikbaar te maken voor AI-modellen aanzienlijk verkorten. Dit leidt tot snellere reactietijden en meer dynamische applicaties.
• Lagere Operationele Kosten: Aangepaste connectoren verlagen de operationele kosten door de noodzaak te elimineren om complexe data pipelines te beheren en te onderhouden. Dit maakt waardevolle middelen vrij die kunnen worden geïnvesteerd in andere gebieden van het bedrijf.
• Verbeterde Data Kwaliteit: Door data rechtstreeks van de bron op te nemen, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun AI-modellen werken met de meest accurate en up-to-date informatie. Dit leidt tot betere inzichten en betrouwbaardere resultaten.
• Verhoogde Flexibiliteit: Aangepaste connectoren stellen organisaties in staat om verbinding te maken met een breed scala aan databronnen, ongeacht hun formaat of locatie. Dit biedt de flexibiliteit om al hun data assets te benutten, ongeacht waar ze zijn opgeslagen.
• Vereenvoudigde Ontwikkeling: Amazon Bedrock Knowledge Bases biedt een vereenvoudigde ontwikkelingservaring door de complexiteit van data opname en beheer te abstraheren. Dit stelt ontwikkelaars in staat om zich te concentreren op het bouwen van AI-applicaties die echte bedrijfswaarde leveren.

Diepere Duik: Aangepaste Connectoren Onder de Motorkap

Om de kracht van aangepaste connectoren volledig te waarderen, is het belangrijk om te begrijpen hoe ze werken. Een aangepaste connector is in wezen een stuk code waarmee Amazon Bedrock Knowledge Bases verbinding kan maken met een specifieke databron. Deze code is verantwoordelijk voor het extraheren van data uit de bron, het transformeren ervan naar een formaat dat compatibel is met de Knowledge Base en het opnemen ervan in het systeem.

• API Integratie: Aangepaste connectoren werken doorgaans met databronnen via API’s. Deze API’s bieden een gestandaardiseerde manier om toegang te krijgen tot data en operaties uit te voeren.
• Data Transformatie: Data transformatie is een cruciale stap in het proces. Aangepaste connectoren moeten data vaak transformeren van het native formaat naar een formaat dat compatibel is met de Knowledge Base. Dit kan het converteren van data types, het opschonen van data en het verrijken van data met aanvullende informatie omvatten.
• Streaming Opname: De sleutel tot realtime data opname is de mogelijkheid om data continu te streamen. Aangepaste connectoren gebruiken vaak streaming API’s om data te ontvangen zodra deze wordt gegenereerd, waardoor bijna realtime updates van de Knowledge Base mogelijk zijn.
• Beveiliging: Beveiliging is een uiterst belangrijke overweging bij het verbinden met databronnen. Aangepaste connectoren moeten worden ontworpen met beveiliging in het achterhoofd, zodat data zowel tijdens transport als in rust wordt beschermd.

Conclusie: De Toekomst van AI Omarmen met Realtime Data

Amazon Bedrock Knowledge Bases met aangepaste connectoren vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang op het gebied van AI. Door organisaties in staat te stellen realtime data streams naadloos te integreren in hun AI-applicaties, ontsluit deze technologie een schat aan nieuwe mogelijkheden voor innovatie en bedrijfsgroei. Naarmate AI zich blijft ontwikkelen, zal de mogelijkheid om realtime data te benutten steeds crucialer worden. Amazon Bedrock Knowledge Bases is gepositioneerd om een belangrijke aanjager van deze trend te zijn, waardoor organisaties AI-oplossingen kunnen bouwen die dynamischer, responsiever en intelligenter zijn dan ooit tevoren.