Knowledge Bases + Vector Store

Simplifica y potencia tu RAG con Amazon Bedrock

Conecta tus PDFs, páginas y bases internas a una base de conocimiento con embeddings y vector store. Haz preguntas y obtén respuestas contextualizadas usando modelos como Llama o Claude.

Ingesta S3
Sincroniza PDFs/HTML/CSV y genera embeddings automáticamente.
Vector Store
Consulta semántica: recupera los pasajes más relevantes por similitud.
RAG
El LLM usa el contexto recuperado para responder con precisión.
Seguridad
Datos cifrados, control IAM/KMS y residencia en tu región.
Cross-Region
Perfiles de inferencia para escalar throughput cuando lo necesites.
Observabilidad
Fuentes citadas y métricas para evaluar calidad (F1/EM/QA).

Características clave

Todo lo necesario para pasar de documentos a respuestas confiables.

Knowledge Bases

Orquesta el pipeline de RAG: ingesta, chunking, embeddings, almacenamiento y consulta.

Base vectorial

Los textos se convierten en vectores (embeddings) para realizar búsqueda semántica precisa.

Modelos (LLMs)

Elige entre Llama, Claude, Titan y más. Usa inferencia bajo demanda o perfiles cross-region.

Beneficios

Precisión

El modelo responde con soporte documental y citas de origen.

Escalabilidad

Serverless, auto-scaling y perfiles globales para picos de tráfico.

Seguridad empresarial

IAM, KMS y redes privadas. Los datos permanecen en tu cuenta/región.