ปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์: สตรีมข้อมูลสู่ Bedrock

การเปลี่ยนแปลงของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว โดย Retrieval Augmented Generation (RAG) กลายเป็นเทคนิคสำคัญ RAG ช่วยให้ระบบ AI สามารถให้การตอบสนองที่ชาญฉลาดและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น โดยการผสานรวมความสามารถของโมเดล AI เชิงกำเนิด (Generative AI models) เข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอกอย่างราบรื่น แนวทางนี้ก้าวข้ามข้อจำกัดของการพึ่งพาฐานความรู้ที่มีอยู่เดิมของโมเดลเท่านั้น ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของตัวเชื่อมต่อข้อมูลแบบกำหนดเอง (custom data connectors) ภายใน Amazon Bedrock Knowledge Bases โดยแสดงให้เห็นว่าตัวเชื่อมต่อเหล่านี้ปรับปรุงการสร้าง RAG workflows ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลนำเข้าแบบกำหนดเองได้อย่างไร ฟังก์ชันการทำงานนี้ช่วยให้ Amazon Bedrock Knowledge Bases สามารถรับข้อมูลสตรีมมิ่ง (streaming data) ทำให้ผู้พัฒนาสามารถเพิ่ม อัปเดต หรือลบข้อมูลภายในฐานความรู้ของตนแบบไดนามิกผ่านการเรียก API โดยตรง

ลองพิจารณาถึงการใช้งานมากมายที่การรับข้อมูลแบบเรียลไทม์มีความสำคัญอย่างยิ่ง: การวิเคราะห์รูปแบบการคลิกสตรีม (clickstream patterns), การประมวลผลธุรกรรมบัตรเครดิต, การตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ Internet of Things (IoT), การวิเคราะห์บันทึก (log analysis) และการตรวจสอบราคาสินค้าโภคภัณฑ์ ในสถานการณ์ดังกล่าว ทั้งข้อมูลปัจจุบันและแนวโน้มในอดีตมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ตามเนื้อผ้า การรวมอินพุตข้อมูลที่สำคัญดังกล่าวจำเป็นต้องจัดเตรียมข้อมูลในแหล่งข้อมูลที่รองรับ ตามด้วยการเริ่มต้นหรือกำหนดตารางงานการซิงโครไนซ์ข้อมูล ระยะเวลาของกระบวนการนี้แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูล อย่างไรก็ตาม ด้วยตัวเชื่อมต่อข้อมูลแบบกำหนดเอง องค์กรสามารถรับเอกสารเฉพาะจากแหล่งข้อมูลแบบกำหนดเองได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องทำการซิงโครไนซ์ทั้งหมด และรับข้อมูลสตรีมมิ่งโดยไม่ต้องอาศัยพื้นที่จัดเก็บข้อมูลกลาง แนวทางนี้ช่วยลดความล่าช้าและลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้เร็วขึ้น ลดเวลาแฝง และปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

ด้วยการรับข้อมูลสตรีมมิ่งผ่านตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง Amazon Bedrock Knowledge Bases สามารถประมวลผลข้อมูลสตรีมมิ่งได้โดยไม่จำเป็นต้องมีแหล่งข้อมูลกลาง ซึ่งจะทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานได้ในแบบเรียลไทม์ (near real-time) ความสามารถนี้จะแบ่งส่วนและแปลงข้อมูลนำเข้าเป็นเวกเตอร์ฝัง (embeddings) โดยอัตโนมัติโดยใช้โมเดล Amazon Bedrock ที่เลือก จัดเก็บทุกอย่างในฐานข้อมูลเวกเตอร์แบ็กเอนด์ กระบวนการที่คล่องตัวนี้ใช้ได้กับทั้งฐานข้อมูลใหม่และฐานข้อมูลที่มีอยู่ ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชัน AI โดยไม่ต้องกังวลกับการแบ่งส่วนข้อมูล การสร้างเวกเตอร์ฝัง หรือการจัดเตรียมและการจัดทำดัชนีเวกเตอร์สโตร์ นอกจากนี้ ความสามารถในการรับเอกสารเฉพาะจากแหล่งข้อมูลแบบกำหนดเองยังช่วยลดเวลาแฝงและลดต้นทุนการดำเนินงานโดยการลดความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลกลาง

Amazon Bedrock: รากฐานสำหรับ Generative AI

Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ (fully managed service) ที่นำเสนอตัวเลือกรุ่นพื้นฐาน (foundation models: FMs) ที่มีประสิทธิภาพสูงมากมายจากบริษัท AI ชั้นนำ เช่น Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI และ Amazon ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว บริการที่ครอบคลุมนี้มีความสามารถที่หลากหลายที่ช่วยให้คุณพัฒนาแอปพลิเคชัน Generative AI ที่มีความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และคุณสมบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบที่แข็งแกร่ง ด้วย Amazon Bedrock คุณสามารถสำรวจและประเมิน FMs ระดับบนสุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ ปรับแต่งแบบส่วนตัวด้วยข้อมูลของคุณเองโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่งอย่างละเอียด (fine-tuning) และ RAG และสร้างเอเจนต์อัจฉริยะที่สามารถดำเนินการโดยใช้ระบบองค์กรและแหล่งข้อมูลของคุณ

Amazon Bedrock Knowledge Bases: เพิ่มพูน AI ด้วยความรู้

Amazon Bedrock Knowledge Bases ช่วยให้องค์กรสามารถสร้าง RAG pipelines ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ ซึ่งเสริมสร้างการตอบสนองของ AI ด้วยข้อมูลตามบริบทที่ได้มาจากแหล่งข้อมูลส่วนตัว ซึ่งนำไปสู่การโต้ตอบที่เกี่ยวข้อง ถูกต้อง และเป็นส่วนตัวมากขึ้น การใช้ประโยชน์จาก Amazon Bedrock Knowledge Bases คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ได้รับการปรับปรุงด้วยบริบทที่ได้จากการสอบถามฐานความรู้ ซึ่งจะช่วยเร่งเวลาในการออกสู่ตลาดโดยลดความซับซ้อนในการสร้าง pipelines และจัดหาโซลูชัน RAG ที่พร้อมใช้งาน ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการพัฒนาแอปพลิเคชันของคุณ

Custom Connectors: กุญแจสำคัญในการรับข้อมูลสตรีมมิ่งที่ราบรื่น

Amazon Bedrock Knowledge Bases รองรับตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองและการรับข้อมูลสตรีมมิ่ง ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเพิ่ม อัปเดต และลบข้อมูลในฐานความรู้ของคุณผ่านการเรียก API โดยตรง มอบความยืดหยุ่นและการควบคุมที่ไม่เคยมีมาก่อน

การสร้างตัววิเคราะห์ราคาหุ้น Generative AI ด้วย RAG: ภาพรวมของโซลูชัน

ในบทความนี้ เราจะสาธิตสถาปัตยกรรม RAG โดยใช้ Amazon Bedrock Knowledge Bases, ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง และหัวข้อที่สร้างด้วย Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) เพื่อให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มราคาหุ้นได้ Amazon MSK เป็นบริการข้อมูลสตรีมมิ่งที่ช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงานของ Apache Kafka ทำให้ง่ายต่อการใช้งานแอปพลิเคชัน Apache Kafka บน Amazon Web Services (AWS) โซลูชันนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าแบบเรียลไทม์ผ่านเวกเตอร์ฝัง (vector embeddings) และ large language models (LLMs)

องค์ประกอบทางสถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก:

• เวิร์กโฟลว์การประมวลผลข้อมูลสตรีมมิ่งล่วงหน้า (Preprocessing Streaming Data Workflow):

  1. ไฟล์ .csv ที่มีข้อมูลราคาหุ้นจะถูกอัปโหลดไปยังหัวข้อ MSK เพื่อจำลองอินพุตสตรีมมิ่ง
  2. ซึ่งจะทริกเกอร์ฟังก์ชัน AWS Lambda
  3. ฟังก์ชันจะรับข้อมูลที่ใช้แล้วลงในฐานความรู้
  4. ฐานความรู้ใช้โมเดลเวกเตอร์ฝังเพื่อแปลงข้อมูลเป็นดัชนีเวกเตอร์
  5. ดัชนีเวกเตอร์จะถูกจัดเก็บในฐานข้อมูลเวกเตอร์ภายในฐานความรู้

• การดำเนินการรันไทม์ระหว่างการสืบค้นของผู้ใช้ (Runtime Execution During User Queries):

  1. ผู้ใช้ส่งการสืบค้นเกี่ยวกับราคาหุ้น
  2. โมเดลพื้นฐานใช้ฐานความรู้เพื่อค้นหาคำตอบที่เกี่ยวข้อง
  3. ฐานความรู้ส่งคืนเอกสารที่เกี่ยวข้อง
  4. ผู้ใช้ได้รับการตอบกลับตามเอกสารเหล่านี้

การออกแบบการใช้งาน: คู่มือทีละขั้นตอน

การใช้งานเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญต่อไปนี้:

1. การตั้งค่าแหล่งข้อมูล (Data Source Setup): กำหนดค่าหัวข้อ MSK เพื่อสตรีมราคาหุ้นนำเข้า
2. การตั้งค่า Amazon Bedrock Knowledge Bases (Amazon Bedrock Knowledge Bases Setup): สร้างฐานความรู้ใน Amazon Bedrock โดยใช้ตัวเลือกสร้างเวกเตอร์สโตร์ใหม่แบบรวดเร็ว ซึ่งจะจัดเตรียมและตั้งค่าเวกเตอร์สโตร์โดยอัตโนมัติ
3. การใช้และการรับข้อมูล (Data Consumption and Ingestion): เมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลมาถึงหัวข้อ MSK ให้ทริกเกอร์ฟังก์ชัน Lambda เพื่อดึงดัชนีหุ้น ราคา และข้อมูลการประทับเวลา และป้อนลงในตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสำหรับ Amazon Bedrock Knowledge Bases
4. ทดสอบฐานความรู้ (Test the Knowledge Base): ประเมินการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าโดยใช้ฐานความรู้

การแนะนำโซลูชัน: สร้างเครื่องมือวิเคราะห์หุ้นของคุณ

ปฏิบัติตามคำแนะนำในส่วนด้านล่างเพื่อสร้างเครื่องมือวิเคราะห์หุ้น Generative AI โดยใช้ Amazon Bedrock Knowledge Bases และตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง

การกำหนดค่าสถาปัตยกรรม: การปรับใช้เทมเพลต CloudFormation

เพื่อใช้งานสถาปัตยกรรมนี้ ให้ปรับใช้เทมเพลต AWS CloudFormation จาก ที่เก็บ GitHub นี้ ในบัญชี AWS ของคุณ เทมเพลตนี้จะปรับใช้ส่วนประกอบต่อไปนี้:

1. Virtual private clouds (VPCs), ซับเน็ต (subnets), กลุ่มความปลอดภัย (security groups) และบทบาท AWS Identity and Access Management (IAM)
2. คลัสเตอร์ MSK ที่โฮสต์หัวข้ออินพุต Apache Kafka
3. ฟังก์ชัน Lambda เพื่อใช้ข้อมูลหัวข้อ Apache Kafka
4. สมุดบันทึก Amazon SageMaker Studio สำหรับการตั้งค่าและการเปิดใช้งาน

การสร้างหัวข้อ Apache Kafka: การตั้งค่าสตรีมข้อมูล

ในคลัสเตอร์ MSK ที่สร้างไว้ล่วงหน้า โบรกเกอร์ (brokers) ได้ถูกปรับใช้และพร้อมใช้งานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเชื่อมต่อกับคลัสเตอร์ MSK และสร้างหัวข้อสตรีมทดสอบโดยใช้ SageMaker Studio terminal instance ปฏิบัติตามคำแนะนำโดยละเอียดที่ สร้างหัวข้อในคลัสเตอร์ Amazon MSK

ขั้นตอนทั่วไปคือ:

1. ดาวน์โหลดและติดตั้งไคลเอนต์ Apache Kafka ล่าสุด
2. เชื่อมต่อกับอินสแตนซ์โบรกเกอร์คลัสเตอร์ MSK
3. สร้างหัวข้อสตรีมทดสอบบนอินสแตนซ์โบรกเกอร์

การสร้างฐานความรู้ใน Amazon Bedrock: การเชื่อมต่อกับข้อมูลของคุณ

ในการสร้างฐานความรู้ใน Amazon Bedrock ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. ในคอนโซล Amazon Bedrock ในหน้าการนำทางด้านซ้ายภายใต้ เครื่องมือสร้าง ให้เลือก Knowledge Bases
2. เพื่อเริ่มต้นการสร้างฐานความรู้ ในเมนูแบบเลื่อนลง สร้าง ให้เลือก Knowledge Base with vector store ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
3. ในบานหน้าต่าง Provide Knowledge Base details ให้ป้อน BedrockStreamIngestKnowledgeBase เป็น Knowledge Base name
4. ภายใต้ IAM permissions ให้เลือกตัวเลือกเริ่มต้น Create and use a new service role และ (ไม่บังคับ) ระบุ Service role name ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
5. ในบานหน้าต่าง Choose data source ให้เลือก Custom เป็นแหล่งข้อมูลที่จัดเก็บชุดข้อมูลของคุณ
6. เลือก Next ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
7. ในบานหน้าต่าง Configure data source ให้ป้อน BedrockStreamIngestKBCustomDS เป็น Data source name
8. ภายใต้ Parsing strategy ให้เลือก Amazon Bedrock default parser และสำหรับ Chunking strategy ให้เลือก Default chunking เลือก Next ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
9. ในบานหน้าต่าง Select embeddings model and configure vector store สำหรับ Embeddings model ให้เลือก Titan Text Embeddings v2 สำหรับ Embeddings type ให้เลือก Floating-point vector embeddings สำหรับ Vector dimensions ให้เลือก 1024 ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ขอและได้รับการเข้าถึง FM ที่เลือกใน Amazon Bedrock หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดูที่ เพิ่มหรือลบการเข้าถึง Amazon Bedrock foundation models
10. ในบานหน้าต่าง Vector database ให้เลือก Quick create a new vector store และเลือกตัวเลือก Amazon OpenSearch Serverless ใหม่เป็นเวกเตอร์สโตร์
11. ในหน้าจอถัดไป ให้ตรวจสอบการเลือกของคุณ เพื่อสิ้นสุดการตั้งค่า ให้เลือก Create
12. ภายในไม่กี่นาที คอนโซลจะแสดงฐานความรู้ที่สร้างขึ้นใหม่ของคุณ

การกำหนดค่า AWS Lambda Apache Kafka Consumer: การทริกเกอร์การรับข้อมูล

ตอนนี้ กำหนดค่าฟังก์ชัน Lambda consumer ให้ทริกเกอร์ทันทีที่หัวข้ออินพุต Apache Kafka ได้รับข้อมูลโดยใช้การเรียก API

1. กำหนดค่า Amazon Bedrock Knowledge Base ID ที่สร้างด้วยตนเองและ Data Source ID แบบกำหนดเองเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมภายในฟังก์ชัน Lambda เมื่อคุณใช้สมุดบันทึกตัวอย่าง ชื่อฟังก์ชันและ ID ที่อ้างถึงจะถูกเติมโดยอัตโนมัติ

เจาะลึก: เปิดเผยพลังของ Amazon Bedrock Knowledge Bases ด้วยตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสำหรับการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์

การบรรจบกันของ Generative AI และสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์กำลังปลดล็อกโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับธุรกิจในการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ทำให้กระบวนการที่สำคัญเป็นไปโดยอัตโนมัติ และมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว Amazon Bedrock Knowledge Bases ควบคู่ไปกับตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง อยู่ในแถวหน้าของการปฏิวัตินี้ ช่วยให้องค์กรสามารถผสานรวมข้อมูลสตรีมมิ่งจากแหล่งต่างๆ เช่น Apache Kafka เข้ากับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างราบรื่น

ความสามารถนี้ก้าวข้ามข้อจำกัดของวิธีการรับข้อมูลแบบเดิม ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับกระบวนการจัดเตรียม การแปลง และการซิงโครไนซ์ที่ซับซ้อน ด้วยตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง ข้อมูลสามารถรับเข้าไปใน Knowledge Base ได้โดยตรงในแบบเรียลไทม์ ทำให้ลดเวลาแฝงและช่วยให้โมเดล AI สามารถตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงไปแบบไดนามิก

กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ

ประโยชน์ของแนวทางนี้มีมากมายและใช้ได้กับอุตสาหกรรมที่หลากหลาย

• บริการทางการเงิน: ธนาคารและบริษัทลงทุนสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์และสตรีมธุรกรรมของลูกค้าเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง ปรับคำแนะนำการลงทุนให้เป็นส่วนตัว และทำให้กลยุทธ์การซื้อขายเป็นไปโดยอัตโนมัติ ลองนึกภาพระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่วิเคราะห์ธุรกรรมบัตรเครดิตในแบบเรียลไทม์ โดยติดธงกิจกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันการซื้อที่ฉ้อโกงก่อนที่จะเกิดขึ้น
• ค้าปลีก: ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการคลิกสตรีมและฟีดโซเชียลมีเดียเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ปรับคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เป็นส่วนตัว และปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาให้เหมาะสม ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแคมเปญการตลาดและการจัดการสินค้าคงคลังแบบไดนามิกตามความต้องการแบบเรียลไทม์
• การผลิต: ผู้ผลิตสามารถใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT จากอุปกรณ์ในโรงงานเพื่อคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา ปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม และปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการสั่นสะเทือนจากเครื่องจักรเพื่อระบุความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะนำไปสู่การหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง
• การดูแลสุขภาพ: โรงพยาบาลสามารถวิเคราะห์สตรีมข้อมูลผู้ป่วยเพื่อตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของอาการป่วย ปรับแผนการรักษาให้เป็นส่วนตัว และปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย การตรวจสอบสัญญาณชีพแบบเรียลไทม์สามารถแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสภาพของผู้ป่วย ทำให้สามารถแทรกแซงได้เร็วขึ้นและการดูแลที่ดีขึ้น

ประโยชน์หลัก: นอกเหนือจากข้อมูลแบบเรียลไทม์

ข้อดีของการใช้ Amazon Bedrock Knowledge Bases พร้อมตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองนั้นขยายไปไกลกว่าการรับข้อมูลในแบบเรียลไทม์

• ลดเวลาแฝง: โดยการลดความจำเป็นในการจัดเก็บข้อมูลกลางและกระบวนการซิงโครไนซ์ องค์กรสามารถลดเวลาที่ใช้ในการทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับโมเดล AI ได้อย่างมาก ซึ่งนำไปสู่เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นและแอปพลิเคชันที่เป็นไดนามิกมากขึ้น
• ลดต้นทุนการดำเนินงาน: ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองลดต้นทุนการดำเนินงานโดยการลดความจำเป็นในการจัดการและบำรุงรักษาไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งจะช่วยเพิ่มทรัพยากรที่มีค่าที่สามารถนำไปลงทุนในด้านอื่นๆ ของธุรกิจได้
• ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล: โดยการรับข้อมูลโดยตรงจากแหล่งที่มา องค์กรสามารถมั่นใจได้ว่าโมเดล AI ของตนทำงานกับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันที่สุด ซึ่งนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น
• เพิ่มความยืดหยุ่น: ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองช่วยให้องค์กรสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย โดยไม่คำนึงถึงรูปแบบหรือตำแหน่งที่ตั้ง ซึ่งให้ความยืดหยุ่นในการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดของตน โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่จัดเก็บ
• การพัฒนาที่ง่ายขึ้น: Amazon Bedrock Knowledge Bases มอบประสบการณ์การพัฒนาที่ง่ายขึ้นโดยการลดความซับซ้อนในการรับและการจัดการข้อมูล ซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ให้คุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริง

เจาะลึก: ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองภายใต้ฝากระโปรง

เพื่อให้เข้าใจถึงพลังของตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองอย่างเต็มที่ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีการทำงาน โดยพื้นฐานแล้ว ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองคือโค้ดชิ้นหนึ่งที่ช่วยให้ Amazon Bedrock Knowledge Bases สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลเฉพาะได้ โค้ดนี้มีหน้าที่ในการดึงข้อมูลจากแหล่งที่มา แปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ Knowledge Base และรับเข้าสู่ระบบ

• การรวม API: โดยทั่วไปตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองจะโต้ตอบกับแหล่งข้อมูลผ่าน API API เหล่านี้มีวิธีมาตรฐานในการเข้าถึงข้อมูลและดำเนินการ
• การแปลงข้อมูล: การแปลงข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการ ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองมักจะต้องแปลงข้อมูลจากรูปแบบเนทีฟให้อยู่ในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ Knowledge Base ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการแปลงประเภทข้อมูล การล้างข้อมูล และการเพิ่มพูนข้อมูลด้วยข้อมูลเพิ่มเติม
• การรับข้อมูลสตรีมมิ่ง: กุญแจสำคัญในการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์คือความสามารถในการสตรีมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองมักใช้สตรีมมิ่ง API เพื่อรับข้อมูลเมื่อมีการสร้าง ทำให้สามารถอัปเดต Knowledge Base ได้ในแบบเรียลไทม์
• ความปลอดภัย: ความปลอดภัยเป็นข้อกังวลสูงสุดเมื่อเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองต้องได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความปลอดภัย โดยตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการปกป้องทั้งในระหว่างการขนส่งและเมื่อไม่ได้ใช้งาน

บทสรุป: โอบรับอนาคตของ AI ด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์

Amazon Bedrock Knowledge Bases พร้อมตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในสาขา AI โดยการช่วยให้องค์กรสามารถผสานรวมสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์เข้ากับแอปพลิเคชัน AI ของตนได้อย่างราบรื่น เทคโนโลยีนี้จะปลดล็อกโอกาสใหม่ๆ มากมายสำหรับการสร้างสรรค์นวัตกรรมและการเติบโตทางธุรกิจ ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบเรียลไทม์จะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ Amazon Bedrock Knowledge Bases อยู่ในตำแหน่งที่จะเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของแนวโน้มนี้ ช่วยให้องค์กรสร้างโซลูชัน AI ที่เป็นไดนามิก ตอบสนอง และชาญฉลาดกว่าที่เคย