Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . bedrock-agent ]

обновить-базу-знаний

Описание

Обновляет конфигурацию базы знаний с указанными вами полями. Поскольку все поля будут перезаписаны, вы должны указать те же значения для полей, которые хотите сохранить неизменными.

Вы можете изменить следующие поля:

  • name
  • description
  • roleArn

Вы не можете изменить поля knowledgeBaseConfiguration или storageConfiguration, поэтому вы должны указать те же конфигурации, что и при создании базы знаний. Вы можете отправить запрос GetKnowledgeBase и скопировать те же конфигурации.

См. также: Документация API AWS

Синтаксис

  update-knowledge-base
[--description <value>]
--knowledge-base-configuration <value>
--knowledge-base-id <value>
--name <value>
--role-arn <value>
[--storage-configuration <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--description (строка)

Указывает новое описание базы знаний.

--knowledge-base-configuration (структура)

Указывает конфигурацию модели встраивания, используемой для базы знаний. Вы должны использовать ту же конфигурацию, что и при создании базы знаний.

kendraKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Настройки базы знаний Amazon Kendra.

kendraIndexArn -> (строка)

ARN индекса Amazon Kendra.

sqlKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для базы знаний, подключенной к базе данных SQL.

redshiftConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для базы знаний, подключенной к базе данных Amazon Redshift.

queryEngineConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для движка запросов Amazon Redshift.

provisionedConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для выделенного движка запросов Amazon Redshift.

authConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для аутентификации в Amazon Redshift.

databaseUser -> (строка)

Имя пользователя базы данных для аутентификации в выделенном хранилище данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип аутентификации, который следует использовать.

usernamePasswordSecretArn -> (строка)

ARN секрета Secrets Manager для аутентификации.

clusterIdentifier -> (строка)

Идентификатор кластера Amazon Redshift.

serverlessConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для бессерверного движка запросов Amazon Redshift.

authConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для аутентификации в выделенном хранилище данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип аутентификации, который следует использовать.

usernamePasswordSecretArn -> (строка)

ARN секрета Secrets Manager для аутентификации.

workgroupArn -> (строка)

ARN рабочей группы Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип движка запросов.

queryGenerationConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для генерации запросов.

executionTimeoutSeconds -> (целое число)

Время ожидания генерации запроса.

generationContext -> (структура)

Указывает конфигурации контекста для использования при генерации запросов.

curatedQueries -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию об образцовых запросах, которые помогают движку запросов генерировать соответствующие SQL-запросы.

(структура)

Содержит конфигурации для запроса, каждый из которых определяет информацию об образцовых запросах, которые помогают движку запросов генерировать соответствующие SQL-запросы.

naturalLanguage -> (строка)

Пример запроса на естественном языке.

sql -> (строка)

SQL-эквивалент запроса на естественном языке.

tables -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию о таблице в базе данных.

(структура)

Содержит информацию о таблице для рассмотрения движком запросов.

columns -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию о столбце в таблице.

(структура)

Содержит информацию о столбце в текущей таблице для рассмотрения движком запросов.

description -> (строка)

Описание столбца, которое помогает движку запросов понять содержимое столбца.

inclusion -> (строка)

Указывает, включать или исключать столбец во время генерации запроса. Если вы укажете EXCLUDE, столбец будет пропущен. Если вы укажете INCLUDE, все остальные столбцы в таблице будут пропущены.

name -> (строка)

Имя столбца, к которому относятся другие поля в этом объекте.

description -> (строка)

Описание таблицы, которое помогает движку запросов понять содержимое таблицы.

inclusion -> (строка)

Указывает, включать или исключать таблицу при генерации запроса. Если вы укажете EXCLUDE, таблица будет пропущена. Если вы укажете INCLUDE, все остальные таблицы будут пропущены.

name -> (строка)

Имя таблицы, к которому относятся другие поля в этом объекте.

storageConfigurations -> (список)

Указывает конфигурации для хранения данных Amazon Redshift.

(структура)

Содержит конфигурации для хранения данных Amazon Redshift. Укажите службу хранения данных в поле type и включите соответствующее поле. Для получения дополнительной информации см. Раздел Создание базы знаний путем подключения к структурированному источнику данных в Руководстве пользователя Amazon Bedrock.

awsDataCatalogConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для хранения в каталоге данных Glue.

tableNames -> (список)

Список имен таблиц, которые следует использовать.

(строка)

redshiftConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для хранения в Amazon Redshift.

databaseName -> (строка)

Имя базы данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Служба хранения данных, которую следует использовать.

type -> (строка)

Тип базы данных SQL, к которой необходимо подключиться к базе знаний.

type -> (строка)

Тип данных, в которые преобразуются данные источника для базы знаний.

vectorKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о модели, используемой для преобразования источника данных во векторные встраивания.

embeddingModelArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) модели, используемой для создания векторных встраиваний для базы знаний.

embeddingModelConfiguration -> (структура)

Подробные сведения о конфигурации модели встраивания для векторной модели, используемой в базе знаний.

bedrockEmbeddingModelConfiguration -> (структура)

Подробные сведения о векторной конфигурации модели встраивания Bedrock.

dimensions -> (целое число)

Подробные сведения о размерностях для векторной конфигурации, используемой в модели встраивания Bedrock.

embeddingDataType -> (строка)

Тип данных для векторов при использовании модели для преобразования текста в векторные встраивания. Модель должна поддерживать указанный тип данных для векторных встраиваний. Тип с плавающей запятой (float32) является значением по умолчанию и поддерживается большинством моделей векторных встраиваний. См. Поддерживаемые модели встраивания для получения информации о доступных моделях и их типах векторных данных.

supplementalDataStorageConfiguration -> (структура)

Если вы включаете многомодальные данные из источника данных, используйте этот объект для указания конфигураций расположения хранения извлеченных изображений из ваших документов. Эти изображения могут быть извлечены и возвращены конечному пользователю. Они также могут быть использованы при генерации при использовании RetrieveAndGenerate.

storageLocations -> (список)

Список объектов, определяющих расположения хранения изображений, извлеченных из многомодальных документов в вашем источнике данных.

(структура)

Содержит информацию о расположении хранения изображений, извлеченных из многомодальных документов в вашем источнике данных.

s3Location -> (структура)

Содержит информацию о расположении Amazon S3 для извлеченных изображений.

uri -> (строка)

URI расположения. Например, s3://my-bucket/chunk-processor/.

type -> (строка)

Указывает службу хранения, используемую для данного расположения.

Синтаксис JSON:

{
  "kendraKnowledgeBaseConfiguration": {
    "kendraIndexArn": "string"
  },
  "sqlKnowledgeBaseConfiguration": {
    "redshiftConfiguration": {
      "queryEngineConfiguration": {
        "provisionedConfiguration": {
          "authConfiguration": {
            "databaseUser": "string",
            "type": "IAM"|"USERNAME_PASSWORD"|"USERNAME",
            "usernamePasswordSecretArn": "string"
          },
          "clusterIdentifier": "string"
        },
        "serverlessConfiguration": {
          "authConfiguration": {
            "type": "IAM"|"USERNAME_PASSWORD",
            "usernamePasswordSecretArn": "string"
          },
          "workgroupArn": "string"
        },
        "type": "SERVERLESS"|"PROVISIONED"
      },
      "queryGenerationConfiguration": {
        "executionTimeoutSeconds": integer,
        "generationContext": {
          "curatedQueries": [
            {
              "naturalLanguage": "string",
              "sql": "string"
            }
            ...
          ],
          "tables": [
            {
              "columns": [
                {
                  "description": "string",
                  "inclusion": "INCLUDE"|"EXCLUDE",
                  "name": "string"
                }
                ...
              ],
              "description": "string",
              "inclusion": "INCLUDE"|"EXCLUDE",
              "name": "string"
            }
            ...
          ]
        }
      },
      "storageConfigurations": [
        {
          "awsDataCatalogConfiguration": {
            "tableNames": ["string", ...]
          },
          "redshiftConfiguration": {
            "databaseName": "string"
          },
          "type": "REDSHIFT"|"AWS_DATA_CATALOG"
        }
        ...
      ]
    },
    "type": "REDSHIFT"
  },
  "type": "VECTOR"|"KENDRA"|"SQL",
  "vectorKnowledgeBaseConfiguration": {
    "embeddingModelArn": "string",
    "embeddingModelConfiguration": {
      "bedrockEmbeddingModelConfiguration": {
        "dimensions": integer,
        "embeddingDataType": "FLOAT32"|"BINARY"
      }
    },
    "supplementalDataStorageConfiguration": {
      "storageLocations": [
        {
          "s3Location": {
            "uri": "string"
          },
          "type": "S3"
        }
        ...
      ]
    }
  }
}

--knowledge-base-id (строка)

Уникальный идентификатор базы знаний, которую нужно обновить.

--name (строка)

Указывает новое имя для базы знаний.

--role-arn (строка)

Указывает другой Amazon Resource Name (ARN) роли IAM с разрешениями для вызова операций API для базы знаний.

--storage-configuration (структура)

Указывает конфигурацию хранилища векторов, используемого для базы знаний. Вы должны использовать ту же конфигурацию, что и при создании базы знаний.

mongoDbAtlasConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в MongoDB Atlas.

collectionName -> (строка)

Имя коллекции базы знаний в MongoDB Atlas.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, содержащего учетные данные пользователя для вашего кластера MongoDB Atlas.

databaseName -> (строка)

Имя базы данных в вашем кластере MongoDB Atlas для вашей базы знаний.

endpoint -> (строка)

URL конечной точки вашего кластера MongoDB Atlas для вашей базы знаний.

endpointServiceName -> (строка)

Имя службы VPC-конечной точки в вашей учетной записи, подключенной к вашему кластеру MongoDB Atlas.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

textIndexName -> (строка)

Имя индекса текстового поиска в коллекции MongoDB. Это необходимо для использования гибридной функции поиска.

vectorIndexName -> (строка)

Имя индекса векторного поиска MongoDB Atlas.

neptuneAnalyticsConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации Neptune Analytics базы знаний в Amazon Neptune. Дополнительную информацию см. в разделе Создайте индекс векторов в Amazon Neptune Analytics.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

graphArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов Neptune Analytics.

opensearchManagedClusterConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации хранения базы знаний в OpenSearch Managed Cluster. Дополнительную информацию см. в разделе Создайте индекс векторов в Amazon OpenSearch Service.

domainArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) домена OpenSearch.

domainEndpoint -> (строка)

URL конечной точки домена OpenSearch.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя хранилища векторов.

opensearchServerlessConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Amazon OpenSearch Service.

collectionArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов OpenSearch Service.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя хранилища векторов.

pineconeConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Pinecone.

connectionString -> (строка)

URL конечной точки вашей страницы управления индексами.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager и который связан с вашим ключом API Pinecone.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

namespace -> (строка)

Пространство имен для записи новых данных в вашу базу данных.

rdsConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации хранения базы знаний в Amazon RDS. Дополнительную информацию см. в разделе Создайте индекс векторов в Amazon RDS.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, связанного с вашей базой данных Amazon RDS.

databaseName -> (строка)

Имя вашей базы данных Amazon RDS.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

customMetadataField -> (строка)

Укажите имя универсального поля метаданных, в котором Amazon Bedrock будет хранить любые пользовательские метаданные из вашего источника данных.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

primaryKeyField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит идентификатор для каждой записи.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

resourceArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов.

tableName -> (строка)

Имя таблицы в базе данных.

redisEnterpriseCloudConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Redis Enterprise Cloud.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, связанного с вашей базой данных Redis Enterprise Cloud.

endpoint -> (строка)

URL конечной точки базы данных Redis Enterprise Cloud.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым следует сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разбивается в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя векторного индекса.

type -> (строка)

Сервис хранилища векторов, в котором хранится база знаний.

Сокращенная синтаксическая запись:

mongoDbAtlasConfiguration={collectionName=string,credentialsSecretArn=string,databaseName=string,endpoint=string,endpointServiceName=string,fieldMapping={metadataField=string,textField=string,vectorField=string},textIndexName=string,vectorIndexName=string},neptuneAnalyticsConfiguration={fieldMapping={metadataField=string,textField=string},graphArn=string},opensearchManagedClusterConfiguration={domainArn=string,domainEndpoint=string,fieldMapping={metadataField=string,textField=string,vectorField=string},vectorIndexName=string},opensearchServerlessConfiguration={collectionArn=string,fieldMapping={metadataField=string,textField=string,vectorField=string},vectorIndexName=string},pineconeConfiguration={connectionString=string,credentialsSecretArn=string,fieldMapping={metadataField=string,textField=string},namespace=string},rdsConfiguration={credentialsSecretArn=string,databaseName=string,fieldMapping={customMetadataField=string,metadataField=string,primaryKeyField=string,textField=string,vectorField=string},resourceArn=string,tableName=string},redisEnterpriseCloudConfiguration={credentialsSecretArn=string,endpoint=string,fieldMapping={metadataField=string,textField=string,vectorField=string},vectorIndexName=string},type=string

Синтаксис JSON:

{
  "mongoDbAtlasConfiguration": {
    "collectionName": "string",
    "credentialsSecretArn": "string",
    "databaseName": "string",
    "endpoint": "string",
    "endpointServiceName": "string",
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string",
      "vectorField": "string"
    },
    "textIndexName": "string",
    "vectorIndexName": "string"
  },
  "neptuneAnalyticsConfiguration": {
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string"
    },
    "graphArn": "string"
  },
  "opensearchManagedClusterConfiguration": {
    "domainArn": "string",
    "domainEndpoint": "string",
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string",
      "vectorField": "string"
    },
    "vectorIndexName": "string"
  },
  "opensearchServerlessConfiguration": {
    "collectionArn": "string",
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string",
      "vectorField": "string"
    },
    "vectorIndexName": "string"
  },
  "pineconeConfiguration": {
    "connectionString": "string",
    "credentialsSecretArn": "string",
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string"
    },
    "namespace": "string"
  },
  "rdsConfiguration": {
    "credentialsSecretArn": "string",
    "databaseName": "string",
    "fieldMapping": {
      "customMetadataField": "string",
      "metadataField": "string",
      "primaryKeyField": "string",
      "textField": "string",
      "vectorField": "string"
    },
    "resourceArn": "string",
    "tableName": "string"
  },
  "redisEnterpriseCloudConfiguration": {
    "credentialsSecretArn": "string",
    "endpoint": "string",
    "fieldMapping": {
      "metadataField": "string",
      "textField": "string",
      "vectorField": "string"
    },
    "vectorIndexName": "string"
  },
  "type": "OPENSEARCH_SERVERLESS"|"PINECONE"|"REDIS_ENTERPRISE_CLOUD"|"RDS"|"MONGO_DB_ATLAS"|"NEPTUNE_ANALYTICS"|"OPENSEARCH_MANAGED_CLUSTER"
}

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, предоставленному в --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения переопределят значения, предоставленные JSON. Невозможно передать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного значения JSON, так как строка будет принята буквально. Это может быть не указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса к API. Если предоставлено значение без значения или значение input, выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, он выведет пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, он проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантии обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Общие параметры

--debug (boolean)

Включить отладку логирования.

--endpoint-url (string)

Переопределить URL по умолчанию команды заданным URL.

--no-verify-ssl (boolean)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при взаимодействии с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять SSL-сертификаты. Этот параметр переопределяет поведение проверки SSL-сертификатов по умолчанию.

--no-paginate (boolean)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (string)

Стиль форматирования для вывода команд.

  • json
  • text
  • table
  • yaml
  • yaml-stream

--query (string)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (string)

Использовать определенный профиль из файла учетных данных.

--region (string)

Регион для использования. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--version (string)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (string)

Включить/выключить цветной вывод.

  • on
  • off
  • auto

--no-sign-request (boolean)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент указан.

--ca-bundle (string)

Файл с корневым сертификатом для проверки SSL-сертификатов. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (int)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение равно 0, чтение сокета будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (int)

Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение равно 0, подключение сокета будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (string)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как закодированная строка base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, соответствующего двоичному блоку fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичное и будет использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (boolean)

Отключить пейджер CLI для вывода.

--cli-auto-prompt (boolean)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (boolean)

Отключить автоматическое запроса параметров ввода CLI.

Вывод

knowledgeBase -> (структура)

Содержит подробности о базе знаний.

createdAt -> (временная метка)

Время создания базы знаний.

description -> (строка)

Описание базы знаний.

failureReasons -> (список)

Список причин, по которым операция API над базой знаний завершилась неудачно.

(строка)

knowledgeBaseArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) базы знаний.

knowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Содержит подробности о конфигурации встраивания для базы знаний.

kendraKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Настройки базы знаний Amazon Kendra.

kendraIndexArn -> (строка)

ARN индекса Amazon Kendra.

sqlKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для базы знаний, подключенной к базе данных SQL.

redshiftConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для базы знаний, подключенной к базе данных Amazon Redshift.

queryEngineConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для движка запросов Amazon Redshift.

provisionedConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для выделенного движка запросов Amazon Redshift.

authConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для аутентификации с Amazon Redshift.

databaseUser -> (строка)

Имя пользователя базы данных для аутентификации с выделенным хранилищем данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип аутентификации для использования.

usernamePasswordSecretArn -> (строка)

ARN секрета Secrets Manager для аутентификации.

clusterIdentifier -> (строка)

Идентификатор кластера Amazon Redshift.

serverlessConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для безсерверного движка запросов Amazon Redshift.

authConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для аутентификации с выделенным хранилищем данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип аутентификации для использования.

usernamePasswordSecretArn -> (строка)

ARN секрета Secrets Manager для аутентификации.

workgroupArn -> (строка)

ARN группы задач Amazon Redshift.

type -> (строка)

Тип движка запросов.

queryGenerationConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для генерации запросов.

executionTimeoutSeconds -> (целое число)

Время ожидания генерации запроса.

generationContext -> (структура)

Указывает конфигурации для контекста при генерации запросов.

curatedQueries -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию об образцовых запросах для помощи движку запросов в генерации соответствующих SQL-запросов.

(структура)

Содержит конфигурации запроса, каждая из которых определяет информацию об образцовых запросах, чтобы помочь движку запросов генерировать соответствующие SQL-запросы.

naturalLanguage -> (строка)

Пример запроса на естественном языке.

sql -> (строка)

SQL-эквивалент запроса на естественном языке.

tables -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию о таблице в базе данных.

(структура)

Содержит информацию о таблице для учета движком запросов.

columns -> (список)

Массив объектов, каждый из которых определяет информацию о столбце в таблице.

(структура)

Содержит информацию о столбце в текущей таблице для учета движком запросов.

description -> (строка)

Описание столбца, помогающее движку запросов понять содержимое столбца.

inclusion -> (строка)

Указывает, следует ли включать или исключать столбец при генерации запроса. Если вы укажете EXCLUDE, столбец будет проигнорирован. Если вы укажете INCLUDE, все остальные столбцы в таблице будут проигнорированы.

name -> (строка)

Имя столбца, к которому относятся другие поля в этом объекте.

description -> (строка)

Описание таблицы, помогающее движку запросов понять содержимое таблицы.

inclusion -> (строка)

Указывает, следует ли включать или исключать таблицу при генерации запроса. Если вы укажете EXCLUDE, таблица будет проигнорирована. Если вы укажете INCLUDE, все остальные таблицы будут проигнорированы.

name -> (строка)

Имя таблицы, к которой относятся другие поля в этом объекте.

storageConfigurations -> (список)

Указывает конфигурации для хранения данных Amazon Redshift.

(структура)

Содержит конфигурации для хранения данных Amazon Redshift. Укажите используемую службу хранения данных в поле type и включите соответствующее поле. Дополнительная информация в руководстве пользователя Amazon Bedrock.

awsDataCatalogConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для хранения в Glue Data Catalog.

tableNames -> (список)

Список имен таблиц для использования.

(строка)

redshiftConfiguration -> (структура)

Указывает конфигурации для хранения в Amazon Redshift.

databaseName -> (строка)

Имя базы данных Amazon Redshift.

type -> (строка)

Используемая служба хранения данных.

type -> (строка)

Тип базы данных SQL для подключения к базе знаний.

type -> (строка)

Тип данных, в который преобразуются данные источника для базы знаний.

vectorKnowledgeBaseConfiguration -> (структура)

Содержит подробности о модели, используемой для преобразования источника данных во векторные вложения.

embeddingModelArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) модели, используемой для создания векторных вложений для базы знаний.

embeddingModelConfiguration -> (структура)

Подробности конфигурации модели встраивания для векторной модели, используемой в базе знаний.

bedrockEmbeddingModelConfiguration -> (структура)

Подробности векторной конфигурации модели встраивания Bedrock.

dimensions -> (целое число)

Подробности о размерностях для векторной конфигурации, используемой в модели встраивания Bedrock.

embeddingDataType -> (строка)

Тип данных для векторов при использовании модели для преобразования текста в векторные вложения. Модель должна поддерживать указанный тип данных для векторных вложений. По умолчанию используется тип с плавающей запятой (float32), который поддерживается большинством моделей векторных вложений. Дополнительную информацию о доступных моделях и их типах данных для векторов см. в разделе Поддерживаемые модели встраивания.

supplementalDataStorageConfiguration -> (структура)

Если вы включаете многомодальные данные из вашего источника данных, используйте этот объект для указания конфигураций расположения хранения извлеченных изображений из ваших документов. Эти изображения могут быть извлечены и возвращены конечному пользователю. Их также можно использовать при генерации при использовании RetrieveAndGenerate.

storageLocations -> (список)

Список объектов, определяющих расположения хранения изображений, извлеченных из многомодальных документов в вашем источнике данных.

(структура)

Содержит информацию о расположении хранения изображений, извлеченных из многомодальных документов в вашем источнике данных.

s3Location -> (структура)

Содержит информацию о расположении Amazon S3 для извлеченных изображений.

uri -> (строка)

URI расположения. Например, s3://my-bucket/chunk-processor/.

type -> (строка)

Указывает используемую службу хранения.

knowledgeBaseId -> (строка)

Уникальный идентификатор базы знаний.

name -> (строка)

Название базы знаний.

roleArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) роли IAM с разрешениями для вызова операций API в базе знаний.

status -> (строка)

Статус базы знаний. Возможные статусы:

  • CREATING – База знаний создается.
  • ACTIVE – База знаний готова к запросам.
  • DELETING – База знаний удаляется.
  • UPDATING – База знаний обновляется.
  • FAILED – Операция API базы знаний завершилась неудачно.

storageConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации хранения базы знаний.

mongoDbAtlasConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в MongoDB Atlas.

collectionName -> (строка)

Имя коллекции базы знаний в MongoDB Atlas.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager и который содержит учетные данные пользователя для вашего кластера MongoDB Atlas.

databaseName -> (строка)

Имя базы данных в вашем кластере MongoDB Atlas для вашей базы знаний.

endpoint -> (строка)

URL конечной точки вашего кластера MongoDB Atlas для вашей базы знаний.

endpointServiceName -> (строка)

Имя службы VPC-конечной точки в вашей учетной записи, подключенной к вашему кластеру MongoDB Atlas.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

textIndexName -> (строка)

Имя индекса текстового поиска в коллекции MongoDB. Это необходимо для использования функции гибридного поиска.

vectorIndexName -> (строка)

Имя индекса векторного поиска MongoDB Atlas.

neptuneAnalyticsConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации Neptune Analytics для базы знаний в Amazon Neptune. Дополнительную информацию см. в статье Create a vector index in Amazon Neptune Analytics. .

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

graphArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов Neptune Analytics.

opensearchManagedClusterConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации хранения базы знаний в OpenSearch Managed Cluster. Дополнительную информацию см. в статье Create a vector index in Amazon OpenSearch Service .

domainArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) домена OpenSearch.

domainEndpoint -> (строка)

URL конечной точки домена OpenSearch.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя хранилища векторов.

opensearchServerlessConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Amazon OpenSearch Service.

collectionArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов OpenSearch Service.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя хранилища векторов.

pineconeConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Pinecone.

connectionString -> (строка)

URL конечной точки для страницы управления индексом.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, связанного с вашим ключом API Pinecone.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

namespace -> (строка)

Пространство имен, которое будет использоваться для записи новых данных в вашу базу данных.

rdsConfiguration -> (структура)

Содержит сведения о конфигурации хранения базы знаний в Amazon RDS. Дополнительную информацию см. в статье Create a vector index in Amazon RDS .

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, связанного с вашей базой данных Amazon RDS.

databaseName -> (строка)

Имя вашей базы данных Amazon RDS.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

customMetadataField -> (строка)

Укажите имя универсального поля метаданных, где Amazon Bedrock будет хранить любые пользовательские метаданные из вашего источника данных.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

primaryKeyField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит идентификатор каждой записи.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

resourceArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) хранилища векторов.

tableName -> (строка)

Имя таблицы в базе данных.

redisEnterpriseCloudConfiguration -> (структура)

Содержит конфигурацию хранения базы знаний в Redis Enterprise Cloud.

credentialsSecretArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) секрета, который вы создали в Secrets Manager, связанного с вашей базой данных Redis Enterprise Cloud.

endpoint -> (строка)

URL конечной точки базы данных Redis Enterprise Cloud.

fieldMapping -> (структура)

Содержит имена полей, к которым нужно сопоставить информацию о хранилище векторов.

metadataField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит метаданные о хранилище векторов.

textField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит исходный текст из ваших данных. Текст разделяется в соответствии с выбранной стратегией фрагментации.

vectorField -> (строка)

Имя поля, в котором Amazon Bedrock хранит векторные вложения для ваших источников данных.

vectorIndexName -> (строка)

Имя векторного индекса.

type -> (строка)

Сервис хранилища векторов, в котором хранится база знаний.

updatedAt -> (метка времени)

Время последнего обновления базы знаний.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API