Publicado en: Dec 21, 2023
Hoy, AWS anuncia dos métodos para integrar las bases de datos de HAQM Aurora PostgreSQL con HAQM Bedrock para impulsar las aplicaciones de IA generativa. En primer lugar, ML de HAQM Aurora ahora brinda acceso a los modelos básicos disponibles a través de HAQM Bedrock directamente a través de SQL. En segundo lugar, las bases de conocimiento de HAQM Bedrock ahora admiten HAQM Aurora como almacén vectorial para la generación aumentada de recuperación (RAG).
ML de HAQM Aurora expone los modelos de machine learning como funciones de SQL, lo que le permite utilizar SQL estándar para transferir datos a los modelos y devolver los resultados del modelo como resultados de consultas. Por ejemplo, Aurora ML y Bedrock, juntos, pueden permitir el resumen en tiempo real de las notas de soporte al cliente en Aurora para acelerar la resolución de casos. HAQM Aurora ahora también es una opción de base de datos vectorial para las bases de conocimiento de HAQM Bedrock, lo que le permite conectar de forma segura los orígenes de datos privados de su organización a los modelos básicos de RAG. A través de las bases de conocimiento, también puede optar por agregar HAQM Aurora a los agentes para HAQM Bedrock a fin de ejecutar acciones de varios pasos para sus aplicaciones de IA generativas.
La integración de Aurora ML con HAQM Bedrock está disponible en las regiones Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Tokio) y Europa (Fráncfort). Las bases de conocimiento de HAQM Bedrock con HAQM Aurora PostgreSQL están disponibles en las regiones Este de EE. UU. (Norte de Virginia) y Oeste de EE. UU. (Oregón).
Para comenzar a usar Aurora ML, los clientes deben instalar la extensión Aurora ML y seguir estas instrucciones. Para empezar a utilizar HAQM Bedrock, los clientes deben navegar al servicio en la consola de AWS. Para obtener más información, visite la página web de HAQM Aurora o la página web de HAQM Bedrock.