Az Amazon Bedrock és Knowledge Base használatának megkezdése – Egyszerű módszer a dokumentumok csevegésre való felkészítéséhez

Az AI világában gyakran hatalmas szakadék tátong az elmélet és a gyakorlat között. Ugyan rendelkezésre állnak olyan hatékony modellek, mint a Claude 4, az Amazon Titan vagy akár a GPT-4, de hogyan lehet őket ténylegesen felhasználni egy valós probléma megoldására? Itt jön képbe az Amazon Bedrock és Knowledge Base.

Nemrég mi is kipróbáltuk, és a tapasztalatok meglepően zökkenőmentesek voltak.

Töltse fel a dokumentumokat, és dőljön hátra

Ha már dolgozott RAG (retrieval-augmented generation) folyamatokkal, akkor tudja, mennyi munkával jár az adatok előfeldolgozásának, beágyazásának, vektoros tárolásának és visszakeresési logikájának beállítása.

Az Amazon Bedrock Knowledge Base-el ez a nehéz munka elvégzésre kerül. Csak fel kell tölteni a dokumentumokat (PDF-eket, Word-fájlokat stb.) egy S3-tárolóba, majd össze kell kötni azt a Bedrockkal, és ennyi. A háttérben az Amazon elvégzi a következőket:

  • A dokumentumok felosztása darabokra

  • Vektorbeágyazások létrehozása

  • Tárolásuk vektoradatbázisban

  • Mindennek természetes nyelven történő lekérdezhetővé tétele.

Olyan, mint egy varázslat – csakhogy ez valóságos, és az AWS-fiókjában fut.

Tesztelje a legújabb modelleket perceken belül

Miután a dokumentumok bekerültek a tudásbázisba, azonnal elkezdhet velük csevegni. Az AWS konzol egyszerű csevegőfelületet biztosít, így egyetlen sor kód írása nélkül is kipróbálhatja a különböző parancsokat és modellviselkedéseket. Választhat a következő modellek közül: - Claude 3 vagy 4 az Anthropic-tól - Titan Text Premier és Titan Multilingual Nova az Amazon-tól - Vagy akár harmadik féltől származó modellek a Cohere-től és a Meta-tól.

Ez egy játszótér a prompt mérnökök és a kíváncsi elmék számára.

Próbálja ki a Claude 4-et, az Amazon Nova-t és még sok mást

Hatalmas előny, hogy külön API-kulcsok vagy egyedi infrastruktúra nélkül ki lehet próbálni a legmodernebb modelleket, különösen az olyanokat, mint a Claude 4 vagy az Amazon többnyelvű kínálata. Csak ki kell választania a modellt a legördülő menüből, és máris el lehet kezdeni kérdéseket feltenni.

Az Amazon Nova modellje különösen ígéretes eredményeket mutatott nem angol nyelvű tartalmakkal (magyar dokumentumokkal teszteltük!), így ez egy megbízható választás többnyelvű dokumentumok kezeléséhez.

Beépített csevegő asszisztens

Sok esetben nem is kell saját frontendet építenie. A Bedrock beépített asszisztens felületet biztosít közvetlenül a konzolban, amelyen keresztül csevegés útján léphet kapcsolatba a dokumentumaival.

Ez remek módszer például ötletek bemutatására, vagy a tartalom beállításának hasznosságának ellenőrzésére, mielőtt azt alkalmazásokba vagy munkafolyamatokba integrálná.

⚠ Figyelem: vigyázzon az OpenSearch költségeire

Egy dolgot érdemes szem előtt tartani: alapértelmezés szerint a Bedrock az OpenSearch Serverless-ben tárolja a beágyazásokat, ami gyorsan költségessé válhat – különösen nagy dokumentumkészletek vagy gyakori lekérdezések esetén.

Egy későbbi bejegyzésben bemutatjuk, hogyan állíthatja be saját egyéni vektortárolóját (OpenSearch, Qdrant vagy más eszközökkel). Ezzel jobban ellenőrizheti a költségeket és a teljesítményt.

Záró gondolatok

Az Amazon Bedrock és tudásbázis-funkciója hihetetlenül egyszerűvé teszi a dokumentumokat ismerő asszisztensek létrehozását – legyen szó HR-dokumentumokról, támogatási kézikönyvekről vagy belső irányelvekről.

A kezdéshez nem kell PhD-fokozat vagy teljes MLOps-csapat. És nem kell infrastrukturális rémálmokkal sem foglalkoznia.

Ez az a fajta technológia, amelyet a kocka.news-nál szeretünk: praktikus, hatékony és meglepően egyszerűen kipróbálható.

Kövesse figyelemmel a következő bejegyzést, amelyben a költségoptimalizált beállításokat fogjuk megvizsgálni egy egyéni OpenSearch háttérrendszerrel! 

Amazon Bedrock
Amazon Bedrock
Osszd meg ezt a cikket
Történelmi fordulat után az SK Hynix az új piacvezető a memóriaiparban
Három évtizeden keresztül a Samsung neve szinte egyet jelentett a DRAM-piac vezető szerepével. Most azonban fordult a kocka: 2025 első félévében a dél-koreai SK Hynix először előzte meg riválisát a globális memóriaiparban, megszakítva ezzel egy több mint harmincéves sorozatot. A változás nem csupán egy vállalati rangsor átrendeződését jelenti, hanem mélyebb átalakulásra utal az egész félvezetőiparban.
Riasztó ütemben nő a szervezett tudományos csalások száma
A tudomány világa a kíváncsiságra, együttműködésre és közös fejlődésre épül – legalábbis az eszmény szerint. A valóságban azonban mindig is jelen volt benne a verseny, az egyenlőtlenség és a hibázás lehetősége. Régóta tartott attól a tudományos közösség, hogy ezek a nyomások néhány kutatót eltérítenek a tudomány alapvető küldetésétől: a hiteles tudás létrehozásától. Sokáig úgy tűnt, hogy a csalás főként magányos elkövetők műve. Az utóbbi években azonban egy aggasztó fordulat bontakozott ki: egyre több bizonyíték utal arra, hogy a csalás immár nem elszigetelt botlások sorozata, hanem szervezett, ipari méreteket öltő tevékenység, állítja egy nemrég megjelent tanulmány.
Túl a zajon, avagy mit hoz valójában a GPT-5?
A mesterséges intelligencia fejlődése az utóbbi években különösen gyors ütemet vett, olyannyira hogy már szinte fullasztó mennyiségben jönnek ki a hírek a fejlettebbnél fejlettebb modellekről. Így ebben a nagy zajban nem könnyű egy-egy új fejlesztésnek kitűnnie, hiszen egyre nagyobbat kell gurítani, ahhoz hogy a felhasználó ingerküszöbét átvigye. Az OpenAI duplán terhelt emiatt, mivel valahogyan meg kell őriznie az elsőbbségét a többiek előtt akik szorosan jönnek fel mögötte. Ebbe a feszült térbe érkezett meg az OpenAI által most bemutatott GPT-5 modellcsalád, amely a kritikusok által is nagyon várt, hiszen az előzetes beharangozások alapján nem kevesebbet várnak el tőle minthogy minimum új mérföldkő legyen a mesterséges intelligencia modellek tekintetében. A nagy kérdés tehát az, hogy vajon megfelel e ezeknek az elvárásoknak. A cikk során megvizsgáljuk, hogyan illeszkedik a GPT-5 a mesterséges intelligencia modellek a fejlődési ívébe, milyen újdonságokat hoz, és miképpen hat a jelenlegi technológiai ökoszisztémára.
A legnépszerűbb elméletek az AI munkahelyekre gyakorolt hatásáról
A ChatGPT 2022 év végi megjelenése óta szinte hónapról hónapra újabb lehengerlő fejlesztések jelennek meg az AI területén ezért szinte azonnal beindult a fantáziálás arról, hogy miként is fogja ez megváltoztatni az életünket. Ezen belül is az egyik elsődleges kérdés, hogy milyen hatással lesz a munkahelyekre. Mivel a félelmek nem csillapodnak ezzel kapcsolatban, megjegyzem teljesen jogosan, azt gondolom érdemes időnként újból és újból megvizsgálni ezt a kérdést, hiszen az AI fejlődése drámai, ugyanakkor az idő előrehaladtával mégis talán egyre pontosabb képet kaphatunk az ilyen jellegű kérdésekről, hiszen az empirikus tapasztalatok is egyre gyűlnek és egyre több olyan elmélet lát napvilágot, amely igyekszik megválaszolni a kérdéseket. A cikkben igyekeztem összegyűjteni a legrelevánsabb elméleteket, bár a teljesség igénye nélkül hiszen ezek irodalma napról napra bővül. A kérdés természetes az, hogy látható e már a fény az alagút végén, vagy még mindig befelé haladunk egy olyan új világba, amelyről még mindig túl keveset tudunk.
Brutális negyedév az Apple-nél, de mi lesz az iPhone után?
Az Apple a globális gazdasági és kereskedelmi kihívások közepette ismét bizonyította rendkívüli piaci erejét, felülmúlva az elemzői várakozásokat a 2025-ös pénzügyi év harmadik negyedévében. A cupertinói óriás nem csupán rekordbevételt könyvelt el a júniussal zárult időszakban, de egy történelmi mérföldkövet is elért: leszállította a hárommilliárdodik iPhone-t. Ez az eredmény egy olyan korszakban született, amikor a vállalatot egyszerre sújtják a büntetővámok költségei és a mesterséges intelligencia területén tapasztalható, egyre élesedő verseny és számos kudarc amit a vállalat kénytelen volt elszenvedni.
Gondolkodásra tanít az OpenAI Study Mode
Az utóbbi években a mesterséges intelligenciának köszönhetően forradalmi változások indultak be az oktatásban, ahol a hangsúly egyre inkább a passzív információbefogadásról az aktív, mélyebb megértést célzó tanulási folyamatokra helyeződik át.