Gerçek Zamanlı Veriyle Bedrock Bilgi Tabanı

Yapay zeka dünyası hızla gelişiyor ve Retrieval Augmented Generation (RAG) önemli bir teknik olarak ortaya çıkıyor. RAG, üretken yapay zeka modellerinin yeteneklerini harici veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre ederek yapay zeka sistemlerinin daha bilinçli ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar vermesini sağlar. Bu yaklaşım, yalnızca bir modelin önceden var olan bilgi tabanına güvenmenin sınırlamalarının ötesine geçer. Bu makalede, özel giriş verilerinden yararlanan RAG iş akışlarının oluşturulmasını kolaylaştıran Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarındaki özel veri bağlayıcılarının dönüştürücü potansiyeline değineceğiz. Bu işlevsellik, Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarının akış verilerini almasını sağlayarak geliştiricilerin doğrudan API çağrıları yoluyla bilgi tabanları içindeki bilgileri dinamik olarak eklemesine, güncellemesine veya silmesine olanak tanır.

Gerçek zamanlı veri alımının kritik olduğu sayısız uygulamayı göz önünde bulundurun: tıklama akışı kalıplarını analiz etme, kredi kartı işlemlerini işleme, Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerinden gelen verileri yorumlama, günlük analizi yapma ve emtia fiyatlarını izleme. Bu gibi senaryolarda, hem mevcut veriler hem de geçmiş eğilimler bilinçli karar vermede hayati bir rol oynar. Geleneksel olarak, bu tür kritik veri girişlerini dahil etmek, verileri desteklenen bir veri kaynağında aşamalandırmayı ve ardından bir veri senkronizasyon işini başlatmayı veya planlamayı gerektiriyordu. Bu işlemin süresi, verilerin kalitesine ve hacmine bağlı olarak değişiyordu. Ancak, özel veri bağlayıcılarıyla kuruluşlar, tam bir senkronizasyona ihtiyaç duymadan özel veri kaynaklarından belirli belgeleri hızla alabilir ve ara depolamaya güvenmeden akış verilerini alabilir. Bu yaklaşım, gecikmeleri en aza indirir ve depolama yükünü ortadan kaldırarak daha hızlı veri erişimine, daha düşük gecikmeye ve gelişmiş uygulama performansına yol açar.

Özel bağlayıcılar aracılığıyla akış alımı ile Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, ara veri kaynaklarına ihtiyaç duymadan akış verilerini işleyebilir. Bu, verilerin neredeyse gerçek zamanlı olarak kullanılabilir hale gelmesini sağlar. Bu özellik, seçilen Amazon Bedrock modelini kullanarak girdi verilerini otomatik olarak bölümlere ayırır ve gömmelere dönüştürür ve her şeyi arka uç vektör veritabanında depolar. Bu kolaylaştırılmış işlem, hem yeni hem de mevcut veritabanları için geçerlidir ve veri öbekleme, gömme oluşturma veya vektör deposu sağlama ve indeksleme düzenleme yükü olmadan yapay zeka uygulamaları oluşturmaya odaklanmanızı sağlar. Ayrıca, özel veri kaynaklarından belirli belgeleri alma yeteneği, ara depolama gereksinimlerini ortadan kaldırarak gecikmeyi azaltır ve işletme maliyetlerini düşürür.

Amazon Bedrock: Üretken Yapay Zeka için Bir Temel

Amazon Bedrock, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ve Amazon gibi önde gelen yapay zeka şirketlerinden tek bir API aracılığıyla erişilebilen çeşitli yüksek performanslı temel modeller (FM’ler) sunan, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Bu kapsamlı hizmet, sağlam güvenlik, gizlilik ve sorumlu yapay zeka özellikleriyle üretken yapay zeka uygulamaları geliştirmenizi sağlayan çok çeşitli yetenekler sunar. Amazon Bedrock ile belirli kullanım durumunuz için en üst düzey FM’leri keşfedebilir ve değerlendirebilir, ince ayar ve RAG gibi teknikleri kullanarak kendi verilerinizle özel olarak özelleştirebilir ve kurumsal sistemlerinizi ve veri kaynaklarınızı kullanarak görevleri yürütebilen akıllı aracılar oluşturabilirsiniz.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları: Yapay Zekayı Bilgiyle Artırma

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, kuruluşların yapay zeka yanıtlarını özel veri kaynaklarından elde edilen bağlamsal bilgilerle zenginleştiren tam olarak yönetilen RAG işlem hatları oluşturmalarını sağlar. Bu, daha alakalı, doğru ve kişiselleştirilmiş etkileşimlere yol açar. Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarından yararlanarak, bir bilgi tabanını sorgulayarak elde edilen bağlamla geliştirilen uygulamalar oluşturabilirsiniz. İşlem hatları oluşturmanın karmaşıklıklarını soyutlayarak ve kullanıma hazır bir RAG çözümü sağlayarak pazara sunma süresini hızlandırır. Bu, uygulamalarınız için geliştirme süresini kısaltır.

Özel Bağlayıcılar: Sorunsuz Akış Alımının Anahtarı

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, özel bağlayıcılar ve akış veri alımı için destek sağlar. Bu, bilgi tabanınızdaki verileri doğrudan API çağrıları yoluyla eklemenize, güncellemenize ve silmenize olanak tanır ve benzeri görülmemiş esneklik ve kontrol sunar.

RAG ile Üretken Bir Yapay Zeka Hisse Senedi Fiyatı Analizcisi Oluşturma: Çözüme Genel Bakış

Bu makalede, kullanıcıların hisse senedi fiyatı eğilimlerini analiz etmelerini sağlamak için Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, özel bağlayıcılar ve Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ile oluşturulan konuları kullanarak bir RAG mimarisi gösteriyoruz. Amazon MSK, Apache Kafka altyapısının ve işlemlerinin yönetimini basitleştiren ve Amazon Web Services’ta (AWS) Apache Kafka uygulamalarını çalıştırmayı kolaylaştıran bir akış veri hizmetidir. Çözüm, vektör gömmeleri ve büyük dil modelleri (LLM’ler) aracılığıyla müşteri geri bildiriminin gerçek zamanlı analizini sağlar.

Mimari Bileşenler

Mimari iki ana bileşenden oluşur:

• Akış Verilerini Ön İşleme İş Akışı:

  1. Hisse senedi fiyatı verilerini içeren bir .csv dosyası, akış girişini simüle ederek bir MSK konusuna yüklenir.
  2. Bu, bir AWS Lambda işlevini tetikler.
  3. İşlev, tüketilen verileri bir bilgi tabanına alır.
  4. Bilgi tabanı, verileri bir vektör indeksine dönüştürmek için bir gömme modeli kullanır.
  5. Vektör indeksi, bilgi tabanındaki bir vektör veritabanında saklanır.

• Kullanıcı Sorguları Sırasında Çalışma Zamanı Yürütme:

  1. Kullanıcılar, hisse senedi fiyatları hakkında sorgular gönderir.
  2. Temel model, ilgili yanıtları bulmak için bilgi tabanını kullanır.
  3. Bilgi tabanı, ilgili belgeleri döndürür.
  4. Kullanıcı, bu belgelere dayalı bir yanıt alır.

Uygulama Tasarımı: Adım Adım Kılavuz

Uygulama aşağıdaki temel adımları içerir:

1. Veri Kaynağı Kurulumu: Giriş hisse senedi fiyatlarını akıtmak için bir MSK konusu yapılandırın.
2. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları Kurulumu: Vektör deposunu otomatik olarak sağlayan ve kuran yeni bir vektör deposu oluşturma hızlı oluşturma seçeneğini kullanarak Amazon Bedrock’ta bir bilgi tabanı oluşturun.
3. Veri Tüketimi ve Alımı: MSK konusuna veri gelir gelmez, hisse senedi endekslerini, fiyatlarını ve zaman damgası bilgilerini çıkarmak ve Amazon Bedrock Bilgi Tabanları için özel bağlayıcıya beslemek için bir Lambda işlevini tetikleyin.
4. Bilgi Tabanını Test Etme: Bilgi tabanını kullanarak müşteri geri bildirim analizini değerlendirin.

Çözüm İzlenecek Yol: Hisse Senedi Analiz Aracınızı Oluşturma

Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarını ve özel bağlayıcıları kullanarak üretken bir yapay zeka hisse senedi analiz aracı oluşturmak için aşağıdaki bölümlerdeki talimatları izleyin.

Mimarinin Yapılandırılması: CloudFormation Şablonunun Dağıtılması

Bu mimariyi uygulamak için, AWS hesabınızdaki bu GitHub deposundan AWS CloudFormation şablonunu dağıtın. Bu şablon aşağıdaki bileşenleri dağıtır:

1. Sanal özel bulutlar (VPC’ler), alt ağlar, güvenlik grupları ve AWS Identity and Access Management (IAM) rolleri.
2. Bir Apache Kafka giriş konusunu barındıran bir MSK kümesi.
3. Apache Kafka konu verilerini tüketen bir Lambda işlevi.
4. Kurulum ve etkinleştirme için bir Amazon SageMaker Studio not defteri.

Bir Apache Kafka Konusu Oluşturma: Veri Akışını Ayarlama

Önceden oluşturulmuş MSK kümesinde, brokerlar zaten dağıtılmış ve kullanıma hazırdır. Bir sonraki adım, bir SageMaker Studio terminal örneği kullanarak MSK kümesine bağlanmak ve test akışı konusunu oluşturmaktır. Amazon MSK kümesinde bir konu oluşturma adresindeki ayrıntılı talimatları izleyin.

Genel adımlar şunlardır:

1. En son Apache Kafka istemcisini indirin ve yükleyin.
2. MSK kümesi broker örneğine bağlanın.
3. Broker örneğinde test akışı konusunu oluşturun.

Amazon Bedrock’ta Bir Bilgi Tabanı Oluşturma: Verilerinize Bağlanma

Amazon Bedrock’ta bir bilgi tabanı oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Amazon Bedrock konsolunda, sol gezinme sayfasında Oluşturucu araçları altında Bilgi Tabanları‘nı seçin.
2. Bilgi tabanı oluşturmayı başlatmak için Oluştur açılır menüsünde, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi Vektör deposuyla Bilgi Tabanı‘nı seçin.
3. Bilgi Tabanı ayrıntılarını sağlayın bölmesinde, Bilgi Tabanı adı olarak BedrockStreamIngestKnowledgeBase girin.
4. IAM izinleri altında, varsayılan seçenek olan Yeni bir hizmet rolü oluştur ve kullan‘ı seçin ve (isteğe bağlı) bir Hizmet rolü adı sağlayın, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi.
5. Veri kaynağı seçin bölmesinde, veri kümenizin depolandığı veri kaynağı olarak Özel‘i seçin
6. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi İleri‘yi seçin
7. Veri kaynağını yapılandırın bölmesinde, Veri kaynağı adı olarak BedrockStreamIngestKBCustomDS girin.
8. Ayrıştırma stratejisi altında, Amazon Bedrock varsayılan ayrıştırıcısı‘nı seçin ve Öbekleme stratejisi için Varsayılan öbekleme‘yi seçin. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi İleri‘yi seçin.
9. Gömme modelini seçin ve vektör deposunu yapılandırın bölmesinde, Gömme modeli için Titan Metin Gömme v2‘yi seçin. Gömme türü için Kayan noktalı vektör gömmeleri‘ni seçin. Vektör boyutları için 1024‘ü seçin, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi. Amazon Bedrock’ta seçilen FM’ye erişim talep ettiğinizden ve aldığınızdan emin olun. Daha fazla bilgi edinmek için Amazon Bedrock temel modellerine erişim ekleme veya kaldırma bölümüne bakın.
10. Vektör veritabanı bölmesinde, Yeni bir vektör deposu hızlı oluştur‘u seçin ve vektör deposu olarak yeni Amazon OpenSearch Serverless seçeneğini seçin.
11. Bir sonraki ekranda, seçimlerinizi gözden geçirin. Kurulumu tamamlamak için Oluştur‘u seçin.
12. Birkaç dakika içinde, konsol yeni oluşturduğunuz bilgi tabanını gösterecektir.

AWS Lambda Apache Kafka Tüketicisini Yapılandırma: Veri Alımını Tetikleme

Şimdi, API çağrılarını kullanarak giriş Apache Kafka konusu veri alır almaz tüketici Lambda işlevini tetiklenecek şekilde yapılandırın.

1. Manuel olarak oluşturulan Amazon Bedrock Bilgi Tabanı Kimliğini ve özel Veri Kaynağı Kimliğini Lambda işlevi içinde ortam değişkenleri olarak yapılandırın. Örnek not defterini kullandığınızda, başvurulan işlev adları ve kimlikler otomatik olarak doldurulacaktır.

Derinlemesine İnceleme: Gerçek Zamanlı Veri Alımı için Özel Bağlayıcılarla Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarının Gücünü Ortaya Çıkarma

Üretken yapay zeka ve gerçek zamanlı veri akışlarının birleşimi, işletmelerin daha derin içgörüler elde etmeleri, kritik süreçleri otomatikleştirmeleri ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaları için benzeri görülmemiş fırsatların kilidini açıyor. Özel bağlayıcılarla birlikte Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, Apache Kafka gibi çeşitli kaynaklardan gelen akış verilerini yapay zeka destekli uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlayarak bu devrimin ön saflarında yer almaktadır.

Bu özellik, genellikle karmaşık aşamalandırma, dönüştürme ve senkronizasyon süreçlerini içeren geleneksel veri alım yöntemlerinin sınırlamalarının ötesine geçer. Özel bağlayıcılarla, veriler gecikmeyi ortadan kaldırarak neredeyse gerçek zamanlı olarak doğrudan Bilgi Tabanına alınabilir ve yapay zeka modellerinin değişen koşullara dinamik olarak tepki vermesi sağlanır.

Sektörler Arası Kullanım Durumları

Bu yaklaşımın faydaları çok geniştir ve çok çeşitli sektörlere uygulanabilir.

• Finansal Hizmetler: Bankalar ve yatırım şirketleri, dolandırıcılığı tespit etmek, yatırım önerilerini kişiselleştirmek ve ticaret stratejilerini otomatikleştirmek için gerçek zamanlı piyasa verilerinden ve müşteri işlem akışlarından yararlanabilir. Kredi kartı işlemlerini gerçek zamanlı olarak analiz eden, şüpheli etkinlikleri işaretleyen ve dolandırıcılık amaçlı satın alımları meydana gelmeden önce önleyen yapay zeka destekli bir sistem hayal edin.
• Perakende: E-ticaret işletmeleri, müşteri davranışını anlamak, ürün önerilerini kişiselleştirmek ve fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek için tıklama akışı verilerini ve sosyal medya akışlarını analiz edebilir. Bu, gerçek zamanlı talebe göre pazarlama kampanyalarında ve envanter yönetiminde dinamik ayarlamalara olanak tanır.
• Üretim: Üreticiler, bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek, üretim süreçlerini optimize etmek ve ürün kalitesini iyileştirmek için fabrika ekipmanlarından gelen IoT sensör verilerini kullanabilir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi, maliyetli arıza sürelerine yol açmadan önce potansiyel arızaları belirlemek için bir makineden gelen titreşim verilerini analiz edebilir.
• Sağlık Hizmetleri: Hastaneler, hastalığın erken belirtilerini tespit etmek, tedavi planlarını kişiselleştirmek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için hasta veri akışlarını analiz edebilir. Yaşamsal belirtilerin gerçek zamanlı izlenmesi, tıbbi personeli bir hastanın durumundaki kritik değişiklikler konusunda uyarabilir ve daha hızlı müdahale ve iyileştirilmiş bakım sağlayabilir.

Temel Faydalar: Gerçek Zamanlı Verilerin Ötesinde

Özel bağlayıcılarla Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarını kullanmanın avantajları, yalnızca verileri gerçek zamanlı olarak almanın ötesine geçer.

• Azaltılmış Gecikme: Ara depolama ve senkronizasyon süreçlerine duyulan ihtiyacı ortadan kaldırarak, kuruluşlar verileri yapay zeka modellerine sunmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilir. Bu, daha hızlı yanıt sürelerine ve daha dinamik uygulamalara yol açar.
• Daha Düşük İşletme Maliyetleri: Özel bağlayıcılar, karmaşık veri işlem hatlarını yönetme ve sürdürme ihtiyacını ortadan kaldırarak işletme maliyetlerini düşürür. Bu, işletmenin diğer alanlarına yatırım yapılabilecek değerli kaynakları serbest bırakır.
• İyileştirilmiş Veri Kalitesi: Verileri doğrudan kaynaktan alarak, kuruluşlar yapay zeka modellerinin en doğru ve güncel bilgilerle çalıştığından emin olabilir. Bu, daha iyi içgörülere ve daha güvenilir sonuçlara yol açar.
• Artırılmış Esneklik: Özel bağlayıcılar, kuruluşların biçimi veya konumu ne olursa olsun çok çeşitli veri kaynaklarına bağlanmasına olanak tanır. Bu, depolandıkları yerden bağımsız olarak tüm veri varlıklarından yararlanma esnekliği sağlar.
• Basitleştirilmiş Geliştirme: Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, veri alımı ve yönetiminin karmaşıklıklarını soyutlayarak basitleştirilmiş bir geliştirme deneyimi sağlar. Bu, geliştiricilerin gerçek iş değeri sağlayan yapay zeka uygulamaları oluşturmaya odaklanmasına olanak tanır.

Daha Derinlemesine İnceleme: Kaputun Altındaki Özel Bağlayıcılar

Özel bağlayıcıların gücünü tam olarak anlamak için, nasıl çalıştıklarını anlamak önemlidir. Özel bir bağlayıcı, esasen Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarının belirli bir veri kaynağına bağlanmasına olanak tanıyan bir kod parçasıdır. Bu kod, verileri kaynaktan çıkarma, Bilgi Tabanı ile uyumlu bir biçime dönüştürme ve sisteme alma sorumluluğunu taşır.

• API Entegrasyonu: Özel bağlayıcılar, veri kaynaklarıyla tipik olarak API’ler aracılığıyla etkileşim kurar. Bu API’ler, verilere erişmek ve işlemleri gerçekleştirmek için standartlaştırılmış bir yol sağlar.
• Veri Dönüşümü: Veri dönüşümü, süreçte kritik bir adımdır. Özel bağlayıcıların genellikle verileri yerel biçiminden Bilgi Tabanı ile uyumlu bir biçime dönüştürmesi gerekir. Bu, veri türlerini dönüştürmeyi, verileri temizlemeyi ve verilere ek bilgilerle zenginleştirmeyi içerebilir.
• Akış Alımı: Gerçek zamanlı veri alımının anahtarı, verileri sürekli olarak akıtma yeteneğidir. Özel bağlayıcılar genellikle verileri oluşturuldukça almak için akış API’lerini kullanır ve Bilgi Tabanına neredeyse gerçek zamanlı güncellemeler sağlar.
• Güvenlik: Veri kaynaklarına bağlanırken güvenlik en önemli endişedir. Özel bağlayıcıların, verilerin hem aktarım sırasında hem de dinlenme halindeyken korunmasını sağlayarak güvenlik göz önünde bulundurularak tasarlanması gerekir.

Sonuç: Gerçek Zamanlı Verilerle Yapay Zekanın Geleceğini Kucaklamak

Özel bağlayıcılarla Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, yapay zeka alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Kuruluşların gerçek zamanlı veri akışlarını yapay zeka uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlayarak, bu teknoloji yenilik ve iş büyümesi için zengin yeni fırsatların kilidini açar. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, gerçek zamanlı verilerden yararlanma yeteneği giderek daha kritik hale gelecektir. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, bu eğilimin önemli bir etkinleştiricisi olarak konumlanmıştır ve kuruluşların her zamankinden daha dinamik, duyarlı ve akıllı olan yapay zeka çözümleri oluşturmalarını sağlamaktadır.