使用 Aurora PostgreSQL 作为 Amazon Bedrock 的知识库

您需要按照以下步骤创建和配置 Aurora PostgreSQL 数据库集群，以将其用作 Amazon Bedrock 的知识库。

1. 创建 Aurora PostgreSQL 数据库集群。有关更多信息，请参阅 创建 Aurora PostgreSQL 数据库集群并连接到该集群

2. 创建 Aurora PostgreSQL 数据库集群时启用数据 API。有关支持的版本的更多信息，请参阅使用 RDS 数据 API。

3. 记下 Aurora PostgreSQL 数据库集群的 Amazon 资源名称（ARN），以便在 Amazon Bedrock 中使用它。有关更多信息，请参阅 Amazon 资源名称（ARN）

4. 以主用户身份登录数据库并设置 pgvector。如果未安装该扩展，请使用以下命令：

   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

   使用支持 HNSW 索引的 pgvector 0.5.0 及更高版本。有关更多信息，请参阅支持 HNSW 索引的 pgvector 0.5.0 版本。

   使用以下命令检查已安装的 pg_vector 版本：

   postgres=>SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname='vector';

5. 创建 Bedrock 可以用来查询数据的特定架构。使用以下命令创建架构：

   CREATE SCHEMA bedrock_integration;

6. 创建 Bedrock 可用来查询数据库的新角色。使用以下命令创建新角色：

   CREATE ROLE bedrock_user WITH PASSWORD password LOGIN;

   注意

   记下此密码，因为您将使用这一密码创建 Secrets Manager 密码。

7. 授予 bedrock_user 管理 bedrock_integration 架构的权限，以便他们可以在其中创建表或索引。

   GRANT ALL ON SCHEMA bedrock_integration to bedrock_user;

8. 以 bedrock_user 身份登录并在 bedrock_integration schema 中创建表。

   CREATE TABLE bedrock_integration.bedrock_kb (id uuid PRIMARY KEY, embedding vector(1536), chunks text, metadata json);

9. 我们建议您使用余弦运算符创建索引，Bedrock 可以使用该运算符来查询数据。

   CREATE INDEX on bedrock_integration.bedrock_kb USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

10. 创建 Amazon Secrets Manager 数据库密钥。有关更多信息，请参阅 Amazon Secrets Manager 数据库密钥。