Preparar contenido web para las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock con Crawl4AI
aws ·
Este artículo describe un método para preparar contenido web para las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock utilizando Crawl4AI, un rastreador de código abierto en Python. Aunque el rastreador web nativo de Amazon Bedrock es adecuado para la mayoría de los sitios públicos, este enfoque personalizado ofrece mayor control sobre la extracción de contenido y la anexión de metadatos. La solución emplea una tarea programada de AWS Fargate para rastrear sitios autorizados, generando archivos Markdown y archivos laterales de metadatos JSON que se cargan en Amazon S3. Estos documentos preparados se ingestan posteriormente en la base de conocimiento, donde Amazon Bedrock se encarga del análisis, la segmentación, la incrustación y la indexación. El flujo de trabajo admite estrategias de rastreo acotado y permite el filtrado de metadatos personalizados para mejorar la precisión de la recuperación. Los autores enfatizan la importancia de validar la calidad de la recuperación e implementar salvaguardas de IA responsable antes de la implementación en producción. Finalmente, la guía proporciona instrucciones detalladas para implementar la infraestructura mediante AWS CDK y limpiar los recursos para evitar cargos innecesarios.
aws