Dòng Dữ Liệu Kafka Đến Bedrock: Kết Nối Tùy Chỉnh

Cảnh quan trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, với Retrieval Augmented Generation (RAG) nổi lên như một kỹ thuật then chốt. RAG trao quyền cho các hệ thống AI để cung cấp các phản hồi đầy đủ thông tin và phù hợp với ngữ cảnh hơn bằng cách tích hợp liền mạch các khả năng của các mô hình AI tạo sinh với các nguồn dữ liệu bên ngoài. Cách tiếp cận này vượt qua những hạn chế của việc chỉ dựa vào cơ sở kiến thức hiện có của một mô hình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào tiềm năng biến đổi của các trình kết nối dữ liệu tùy chỉnh trong Amazon Bedrock Knowledge Bases, thể hiện cách chúng hợp lý hóa việc tạo ra các quy trình làm việc RAG tận dụng dữ liệu đầu vào tùy chỉnh. Chức năng này cho phép Amazon Bedrock Knowledge Bases tiếp nhận dữ liệu trực tuyến, cho phép các nhà phát triển tự động thêm, cập nhật hoặc xóa thông tin trong cơ sở kiến thức của họ thông qua các lệnh gọi API trực tiếp.

Hãy xem xét vô số ứng dụng mà việc tiếp nhận dữ liệu theo thời gian thực là rất quan trọng: phân tích các mẫu clickstream, xử lý các giao dịch thẻ tín dụng, giải thích dữ liệu từ các cảm biến Internet of Things (IoT), thực hiện phân tích nhật ký và theo dõi giá hàng hóa. Trong những tình huống như vậy, cả dữ liệu hiện tại và xu hướng lịch sử đều đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định sáng suốt. Theo truyền thống, việc kết hợp các đầu vào dữ liệu quan trọng như vậy đòi hỏi phải dàn dựng dữ liệu trong một nguồn dữ liệu được hỗ trợ, sau đó là khởi tạo hoặc lên lịch một công việc đồng bộ hóa dữ liệu. Thời gian của quá trình này thay đổi tùy thuộc vào chất lượng và khối lượng của dữ liệu. Tuy nhiên, với các trình kết nối dữ liệu tùy chỉnh, các tổ chức có thể nhanh chóng tiếp nhận các tài liệu cụ thể từ các nguồn dữ liệu tùy chỉnh mà không cần đồng bộ hóa hoàn toàn và tiếp nhận dữ liệu trực tuyến mà không cần dựa vào bộ nhớ trung gian. Cách tiếp cận này giảm thiểu sự chậm trễ và loại bỏ chi phí lưu trữ, dẫn đến truy cập dữ liệu nhanh hơn, giảm độ trễ và nâng cao hiệu suất ứng dụng.

Với việc tiếp nhận trực tuyến thông qua các trình kết nối tùy chỉnh, Amazon Bedrock Knowledge Bases có thể xử lý dữ liệu trực tuyến mà không cần các nguồn dữ liệu trung gian. Điều này cho phép dữ liệu có sẵn gần như theo thời gian thực. Khả năng này tự động phân đoạn và chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành các nhúng bằng mô hình Amazon Bedrock đã chọn, lưu trữ mọi thứ trong cơ sở dữ liệu vector backend. Quy trình hợp lý này áp dụng cho cả cơ sở dữ liệu mới và hiện có, cho phép bạn tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI mà không phải gánh nặng việc điều phối phân đoạn dữ liệu, tạo nhúng hoặc cung cấp và lập chỉ mục cửa hàng vector. Hơn nữa, khả năng tiếp nhận các tài liệu cụ thể từ các nguồn dữ liệu tùy chỉnh làm giảm độ trễ và giảm chi phí vận hành bằng cách loại bỏ các yêu cầu lưu trữ trung gian.

Amazon Bedrock: Nền tảng cho AI tạo sinh

Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cung cấp nhiều lựa chọn mô hình nền tảng (FM) hiệu suất cao từ các công ty AI hàng đầu như Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI và Amazon, có thể truy cập thông qua một API thống nhất. Dịch vụ toàn diện này cung cấp một loạt các khả năng cho phép bạn phát triển các ứng dụng AI tạo sinh với các tính năng bảo mật, quyền riêng tư và AI có trách nhiệm mạnh mẽ. Với Amazon Bedrock, bạn có thể khám phá và đánh giá các FM hàng đầu cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình, tùy chỉnh chúng một cách riêng tư bằng dữ liệu của riêng bạn bằng các kỹ thuật như tinh chỉnh và RAG, đồng thời xây dựng các tác nhân thông minh có thể thực hiện các tác vụ bằng cách sử dụng hệ thống và nguồn dữ liệu doanh nghiệp của bạn.

Amazon Bedrock Knowledge Bases: Tăng cường AI bằng Kiến thức

Amazon Bedrock Knowledge Bases trao quyền cho các tổ chức để xây dựng các đường ống RAG được quản lý hoàn toàn giúp làm phong phú các phản hồi AI bằng thông tin theo ngữ cảnh có nguồn gốc từ các nguồn dữ liệu riêng tư. Điều này dẫn đến các tương tác phù hợp, chính xác và được cá nhân hóa hơn. Bằng cách tận dụng Amazon Bedrock Knowledge Bases, bạn có thể tạo các ứng dụng được tăng cường bởi ngữ cảnh thu được từ việc truy vấn cơ sở kiến thức. Nó đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường bằng cách trừu tượng hóa các phức tạp của việc xây dựng đường ống và cung cấp một giải pháp RAG sẵn có. Điều này làm giảm thời gian phát triển cho các ứng dụng của bạn.

Các Trình Kết Nối Tùy Chỉnh: Chìa Khóa Để Tiếp Nhận Trực Tuyến Liền Mạch

Amazon Bedrock Knowledge Bases cung cấp hỗ trợ cho các trình kết nối tùy chỉnh và tiếp nhận dữ liệu trực tuyến. Điều này cho phép bạn thêm, cập nhật và xóa dữ liệu trong cơ sở kiến thức của mình thông qua các lệnh gọi API trực tiếp, cung cấp tính linh hoạt và khả năng kiểm soát chưa từng có.

Xây dựng một Trình Phân Tích Giá Cổ Phiếu AI Tạo Sinh với RAG: Tổng Quan về Giải Pháp

Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một kiến trúc RAG bằng cách sử dụng Amazon Bedrock Knowledge Bases, các trình kết nối tùy chỉnh và các chủ đề được tạo bằng Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) để cho phép người dùng phân tích xu hướng giá cổ phiếu. Amazon MSK là một dịch vụ dữ liệu trực tuyến giúp đơn giản hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng và hoạt động của Apache Kafka, giúp bạn dễ dàng chạy các ứng dụng Apache Kafka trên Amazon Web Services (AWS). Giải pháp cho phép phân tích thời gian thực phản hồi của khách hàng thông qua các nhúng vector và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Các Thành Phần Kiến Trúc

Kiến trúc bao gồm hai thành phần chính:

• Quy Trình Xử Lý Trước Dữ Liệu Trực Tuyến:

  1. Một tệp .csv chứa dữ liệu giá cổ phiếu được tải lên một chủ đề MSK, mô phỏng đầu vào trực tuyến.
  2. Điều này kích hoạt một hàm AWS Lambda.
  3. Hàm tiếp nhận dữ liệu đã sử dụng vào một cơ sở kiến thức.
  4. Cơ sở kiến thức sử dụng một mô hình nhúng để chuyển đổi dữ liệu thành một chỉ mục vector.
  5. Chỉ mục vector được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu vector trong cơ sở kiến thức.

• Thực Thi Thời Gian Chạy Trong Các Truy Vấn của Người Dùng:

  1. Người dùng gửi các truy vấn về giá cổ phiếu.
  2. Mô hình nền tảng sử dụng cơ sở kiến thức để tìm các câu trả lời phù hợp.
  3. Cơ sở kiến thức trả về các tài liệu phù hợp.
  4. Người dùng nhận được một câu trả lời dựa trên các tài liệu này.

Thiết Kế Triển Khai: Hướng Dẫn Từng Bước

Việc triển khai bao gồm các bước chính sau:

1. Thiết Lập Nguồn Dữ Liệu: Định cấu hình một chủ đề MSK để phát trực tuyến giá cổ phiếu đầu vào.
2. Thiết Lập Amazon Bedrock Knowledge Bases: Tạo một cơ sở kiến thức trong Amazon Bedrock bằng cách sử dụng tùy chọn tạo nhanh một cửa hàng vector mới, tự động cung cấp và thiết lập cửa hàng vector.
3. Tiêu Thụ và Tiếp Nhận Dữ Liệu: Bất cứ khi nào dữ liệu đến trong chủ đề MSK, hãy kích hoạt một hàm Lambda để trích xuất các chỉ số chứng khoán, giá cả và thông tin dấu thời gian và đưa vào trình kết nối tùy chỉnh cho Amazon Bedrock Knowledge Bases.
4. Kiểm Tra Cơ Sở Kiến Thức: Đánh giá phân tích phản hồi của khách hàng bằng cách sử dụng cơ sở kiến thức.

Hướng Dẫn Giải Pháp: Xây Dựng Công Cụ Phân Tích Cổ Phiếu của Bạn

Hãy làm theo các hướng dẫn trong các phần bên dưới để xây dựng một công cụ phân tích cổ phiếu AI tạo sinh bằng cách sử dụng Amazon Bedrock Knowledge Bases và các trình kết nối tùy chỉnh.

Định Cấu Hình Kiến Trúc: Triển Khai Mẫu CloudFormation

Để triển khai kiến trúc này, hãy triển khai mẫu AWS CloudFormation từ kho lưu trữ GitHub này trong tài khoản AWS của bạn. Mẫu này triển khai các thành phần sau:

1. Các đám mây riêng ảo (VPC), mạng con, nhóm bảo mật và các vai trò AWS Identity and Access Management (IAM).
2. Một cụm MSK lưu trữ một chủ đề đầu vào Apache Kafka.
3. Một hàm Lambda để tiêu thụ dữ liệu chủ đề Apache Kafka.
4. Một sổ tay Amazon SageMaker Studio để thiết lập và bật.

Tạo một Chủ Đề Apache Kafka: Thiết Lập Luồng Dữ Liệu

Trong cụm MSK được tạo trước, các broker đã được triển khai và sẵn sàng để sử dụng. Bước tiếp theo là kết nối với cụm MSK và tạo chủ đề luồng kiểm tra bằng cách sử dụng một phiên bản đầu cuối SageMaker Studio. Hãy làm theo các hướng dẫn chi tiết tại Tạo một chủ đề trong cụm Amazon MSK.

Các bước chung là:

1. Tải xuống và cài đặt ứng dụng khách Apache Kafka mới nhất.
2. Kết nối với phiên bản broker cụm MSK.
3. Tạo chủ đề luồng kiểm tra trên phiên bản broker.

Tạo một Cơ Sở Kiến Thức trong Amazon Bedrock: Kết Nối với Dữ Liệu của Bạn

Để tạo một cơ sở kiến thức trong Amazon Bedrock, hãy làm theo các bước sau:

1. Trên bảng điều khiển Amazon Bedrock, trong trang điều hướng bên trái trong Builder tools, chọn Knowledge Bases.
2. Để bắt đầu tạo cơ sở kiến thức, trên menu thả xuống Create, chọn Knowledge Base with vector store, như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau.
3. Trong ngăn Provide Knowledge Base details, nhập BedrockStreamIngestKnowledgeBase làm Knowledge Base name.
4. Trong IAM permissions, chọn tùy chọn mặc định, Create and use a new service role, và (tùy chọn) cung cấp một Service role name, như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau.
5. Trên ngăn Choose data source, chọn Custom làm nguồn dữ liệu nơi tập dữ liệu của bạn được lưu trữ
6. Chọn Next, như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau
7. Trên ngăn Configure data source, nhập BedrockStreamIngestKBCustomDS làm Data source name.
8. Trong Parsing strategy, chọn Amazon Bedrock default parser và cho Chunking strategy, chọn Default chunking. Chọn Next, như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau.
9. Trên Select embeddings model and configure vector store pane, cho Embeddings model, chọn Titan Text Embeddings v2. Cho Embeddings type, chọn Floating-point vector embeddings. Cho Vector dimensions, chọn 1024, như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau. Đảm bảo rằng bạn đã yêu cầu và nhận được quyền truy cập vào FM đã chọn trong Amazon Bedrock. Để tìm hiểu thêm, hãy tham khảo Add or remove access to Amazon Bedrock foundation models.
10. Trên ngăn Vector database, chọn Quick create a new vector store và chọn tùy chọn Amazon OpenSearch Serverless mới làm cửa hàng vector.
11. Trên màn hình tiếp theo, hãy xem lại các lựa chọn của bạn. Để hoàn tất thiết lập, hãy chọn Create.
12. Trong vòng vài phút, bảng điều khiển sẽ hiển thị cơ sở kiến thức mới được tạo của bạn.

Định Cấu Hình AWS Lambda Apache Kafka Consumer: Kích Hoạt Việc Tiếp Nhận Dữ Liệu

Bây giờ, hãy định cấu hình hàm Lambda của người tiêu dùng để kích hoạt ngay khi chủ đề đầu vào Apache Kafka nhận được dữ liệu bằng cách sử dụng các lệnh gọi API.

1. Định cấu hình ID Amazon Bedrock Knowledge Base được tạo thủ công và ID Nguồn Dữ Liệu tùy chỉnh của nó làm biến môi trường trong hàm Lambda. Khi bạn sử dụng sổ tay mẫu, các tên và ID hàm được tham chiếu sẽ được điền tự động.

Đi Sâu: Tiết Lộ Sức Mạnh của Amazon Bedrock Knowledge Bases với Các Trình Kết Nối Tùy Chỉnh để Tiếp Nhận Dữ Liệu Theo Thời Gian Thực

Sự hội tụ của AI tạo sinh và các luồng dữ liệu thời gian thực đang mở ra những cơ hội chưa từng có cho các doanh nghiệp để thu được những hiểu biết sâu sắc hơn, tự động hóa các quy trình quan trọng và cung cấp các trải nghiệm được cá nhân hóa. Amazon Bedrock Knowledge Bases, kết hợp với các trình kết nối tùy chỉnh, đang đi đầu trong cuộc cách mạng này, cho phép các tổ chức tích hợp liền mạch dữ liệu trực tuyến từ các nguồn khác nhau như Apache Kafka vào các ứng dụng hỗ trợ AI của họ.

Khả năng này vượt qua những hạn chế của các phương pháp tiếp nhận dữ liệu truyền thống, thường liên quan đến các quy trình dàn dựng, chuyển đổi và đồng bộ hóa phức tạp. Với các trình kết nối tùy chỉnh, dữ liệu có thể được tiếp nhận trực tiếp vào Knowledge Base gần như theo thời gian thực, loại bỏ độ trễ và trao quyền cho các mô hình AI phản ứng linh hoạt với các điều kiện thay đổi.

Các Trường Hợp Sử Dụng Trong Các Ngành

Những lợi ích của phương pháp này là sâu rộng và có thể áp dụng cho một loạt các ngành.

• Dịch Vụ Tài Chính: Các ngân hàng và công ty đầu tư có thể tận dụng dữ liệu thị trường thời gian thực và các luồng giao dịch của khách hàng để phát hiện gian lận, cá nhân hóa các đề xuất đầu tư và tự động hóa các chiến lược giao dịch. Hãy tưởng tượng một hệ thống hỗ trợ AI phân tích các giao dịch thẻ tín dụng trong thời gian thực, gắn cờ các hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn các giao dịch mua gian lận trước khi chúng xảy ra.
• Bán Lẻ: Các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể phân tích dữ liệu clickstream và các nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội để hiểu hành vi của khách hàng, cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm và tối ưu hóa các chiến lược định giá. Điều này cho phép điều chỉnh động các chiến dịch tiếp thị và quản lý hàng tồn kho dựa trên nhu cầu thời gian thực.
• Sản Xuất: Các nhà sản xuất có thể sử dụng dữ liệu cảm biến IoT từ thiết bị nhà máy để dự đoán nhu cầu bảo trì, tối ưu hóa các quy trình sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm. Ví dụ, một hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu rung động từ một máy để xác định các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng dẫn đến thời gian ngừng hoạt động tốn kém.
• Chăm Sóc Sức Khỏe: Các bệnh viện có thể phân tích các luồng dữ liệu bệnh nhân để phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm, cá nhân hóa các kế hoạch điều trị và cải thiện kết quả bệnh nhân. Việc theo dõi các dấu hiệu sinh tồn theo thời gian thực có thể cảnh báo nhân viên y tế về những thay đổi quan trọng trong tình trạng của bệnh nhân, cho phép can thiệp nhanh hơn và cải thiện chăm sóc.

Các Lợi Ích Chính: Ngoài Dữ Liệu Thời Gian Thực

Những lợi thế của việc sử dụng Amazon Bedrock Knowledge Bases với các trình kết nối tùy chỉnh vượt ra ngoài việc chỉ tiếp nhận dữ liệu trong thời gian thực.

• Giảm Độ Trễ: Bằng cách loại bỏ nhu cầu lưu trữ trung gian và các quy trình đồng bộ hóa, các tổ chức có thể giảm đáng kể thời gian cần thiết để cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI. Điều này dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn và các ứng dụng động hơn.
• Giảm Chi Phí Vận Hành: Các trình kết nối tùy chỉnh làm giảm chi phí vận hành bằng cách loại bỏ nhu cầu quản lý và duy trì các đường ống dữ liệu phức tạp. Điều này giải phóng các tài nguyên có giá trị có thể được đầu tư vào các lĩnh vực khác của doanh nghiệp.
• Cải Thiện Chất Lượng Dữ Liệu: Bằng cách tiếp nhận dữ liệu trực tiếp từ nguồn, các tổ chức có thể đảm bảo rằng các mô hình AI của họ đang làm việc với thông tin chính xác và cập nhật nhất. Điều này dẫn đến những hiểu biết tốt hơn và kết quả đáng tin cậy hơn.
• Tăng Tính Linh Hoạt: Các trình kết nối tùy chỉnh cho phép các tổ chức kết nối với một loạt các nguồn dữ liệu, bất kể định dạng hoặc vị trí của chúng. Điều này cung cấp sự linh hoạt để tận dụng tất cả các tài sản dữ liệu của họ, bất kể chúng được lưu trữ ở đâu.
• Đơn Giản Hóa Phát Triển: Amazon Bedrock Knowledge Bases cung cấp một trải nghiệm phát triển đơn giản hóa bằng cách trừu tượng hóa các phức tạp của việc tiếp nhận và quản lý dữ liệu. Điều này cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI mang lại giá trị kinh doanh thực sự.

Đi Sâu Hơn: Các Trình Kết Nối Tùy Chỉnh Bên Trong

Để đánh giá đầy đủ sức mạnh của các trình kết nối tùy chỉnh, điều quan trọng là phải hiểu cách chúng hoạt động. Một trình kết nối tùy chỉnh về cơ bản là một đoạn mã cho phép Amazon Bedrock Knowledge Bases kết nối với một nguồn dữ liệu cụ thể. Mã này chịu trách nhiệm trích xuất dữ liệu từ nguồn, chuyển đổi nó thành một định dạng tương thích với Knowledge Base và tiếp nhận nó vào hệ thống.

• Tích Hợp API: Các trình kết nối tùy chỉnh thường tương tác với các nguồn dữ liệu thông qua API. Các API này cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để truy cập dữ liệu và thực hiện các hoạt động.
• Chuyển Đổi Dữ Liệu: Chuyển đổi dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình. Các trình kết nối tùy chỉnh thường cần chuyển đổi dữ liệu từ định dạng gốc của nó thành một định dạng tương thích với Knowledge Base. Điều này có thể liên quan đến việc chuyển đổi các loại dữ liệu, làm sạch dữ liệu và làm phong phú dữ liệu với thông tin bổ sung.
• Tiếp Nhận Trực Tuyến: Chìa khóa để tiếp nhận dữ liệu thời gian thực là khả năng phát trực tuyến dữ liệu liên tục. Các trình kết nối tùy chỉnh thường sử dụng các API phát trực tuyến để nhận dữ liệu khi nó được tạo, cho phép cập nhật gần như theo thời gian thực cho Knowledge Base.
• Bảo Mật: Bảo mật là một mối quan tâm hàng đầu khi kết nối với các nguồn dữ liệu. Các trình kết nối tùy chỉnh cần được thiết kế với bảo mật trong tâm trí, đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ cả trong quá trình truyền và ở trạng thái nghỉ.

Kết Luận: Nắm Bắt Tương Lai của AI với Dữ Liệu Thời Gian Thực

Amazon Bedrock Knowledge Bases với các trình kết nối tùy chỉnh đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI. Bằng cách cho phép các tổ chức tích hợp liền mạch các luồng dữ liệu thời gian thực vào các ứng dụng AI của họ, công nghệ này mở ra vô số cơ hội mới cho sự đổi mới và tăng trưởng kinh doanh. Khi AI tiếp tục phát triển, khả năng tận dụng dữ liệu thời gian thực sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Amazon Bedrock Knowledge Bases được định vị là một yếu tố then chốt của xu hướng này, trao quyền cho các tổ chức để xây dựng các giải pháp AI năng động, phản hồi và thông minh hơn bao giờ hết.