Amazon BedrockのKnowledge BasesでMongoDB Atlasが利用可能に

Amazon Web Services(AWS)は、Amazon BedrockのKnowledge BasesでMongoDB Atlasがベクトルストアとして利用可能になったことを発表しました。

Amazon Bedrockは、AWSが提供するフルマネージドの機械学習サービスで、Knowledge Basesはその機能の一つです。
RAG(Retrieval Augmented Generation)は、大規模言語モデル(LLM)などの基盤モデルに対して、外部のデータソースから情報を取得し、それらを組み合わせて応答を生成する手法です。

今回の統合により、MongoDB Atlasに格納されたデータを使用してAmazon Bedrockの基盤モデルを強化し、RAGアプリケーションを構築できるようになりました。

記事では、MongoDB Atlasをベクトルストアとして設定しKnowledge Basesに接続する手順が紹介されています。
MongoDB Atlas側の設定としては、M10以上の専用クラスターを作成し、ベクトル検索インデックスを定義します。
Knowledge Bases側の設定として、埋め込みモデルを選択し、MongoDB Atlasの接続情報を設定します。
最後に、Amazon BedrockのRetrieveAndGenerate APIまたはRetrieve APIを使用して、Knowledge Basesに対してクエリを実行し、回答を取得します。

今回の発表により、Amazon BedrockとMongoDB Atlasの連携が強化され、より高度なRAGアプリケーションを開発できるようになりました。
これにより、企業は、これまで以上にLLMを活用して、顧客サービスの自動化や、社内ナレッジの検索など、様々な分野で革新的なアプリケーションを開発していくことができるでしょう。

参照元サイト：Build RAG applications with MongoDB Atlas, now available in Knowledge Bases for Amazon Bedrock

NewsPilot編集部

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