Retrieval Augmented Generation (RAG) зависит от качества данных, которые используются для генерации ответов. Amazon Bedrock Knowledge Bases — это полностью управляемый сервис для RAG, который берет на себя хранение, индексирование и поиск данных.
Для веб-контента Amazon предлагает коннектор Amazon Bedrock Web Crawler, который автоматически сканирует страницы по заданным URL или sitemap, соблюдая ограничения и обновляя базу по расписанию. Однако для более точной подготовки данных, например, удаления навигации или добавления метаданных, используется открытый Python-краулер Crawl4AI.
Crawl4AI позволяет структурировать контент в Markdown, выделять нужные части страниц с помощью CSS-селекторов, а также прикреплять собственные метаданные к документам. Подготовленные файлы загружаются в Amazon S3, откуда Bedrock Knowledge Bases их индексирует и использует для поиска.
Весь процесс автоматизирован: запуск краулинга по расписанию, подготовка и загрузка данных, последующий анализ и генерация ответов. Это значительно упрощает создание и поддержку актуальных и релевантных баз знаний для генеративных приложений.
Решение подходит для пакетной загрузки известных веб-ресурсов и обеспечивает гибкость в подготовке данных, что критично для бизнесов, использующих ИИ для обработки больших объемов информации из интернета.
Использование Crawl4AI и Amazon Bedrock Knowledge Bases позволяет бизнесу создавать управляемые, актуальные и качественные базы знаний из веб-контента, улучшая точность и релевантность ИИ-ответов в приложениях.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.