Crea una base de conocimiento en Amazon Bedrock (Guía paso a paso de la consola)

Crea una base de conocimiento en Amazon Bedrock Guía paso a paso de la consola

Este artículo técnico explica paso a paso cómo crear una base de conocimiento en Amazon Bedrock desde la consola, siguiendo el flujo de capturas de pantalla adjuntas. El objetivo es que puedas construir una experiencia RAG Retrieval Augmented Generation donde los modelos base respondan consultas basadas en los documentos de tu empresa. Además, en Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, por lo que podemos ayudarte a implementar esta solución en producción.

Requisitos previos Comprueba que tienes una cuenta AWS con permisos para Amazon Bedrock, S3 y el vector store que vayas a usar como OpenSearch Serverless o Aurora PostgreSQL con pgvector. Ten listos tus documentos fuente en PDF, texto, HTML u otros formatos, un bucket S3 en una región donde Bedrock Knowledge Bases esté disponible y una ubicación de almacenamiento de documentos.

Paso 1 Abrir Amazon Bedrock y navegar a Knowledge Bases Accede a la consola AWS, busca Amazon Bedrock y en la navegación izquierda selecciona Knowledge bases. Haz clic en Create knowledge base para iniciar el asistente.

Paso 2 Elegir tipo de configuración Selecciona la opción Knowledge base with vector store recomendada para RAG. Las knowledge bases almacenan embeddings en un índice vectorial para recuperar fragmentos relevantes en tiempo de consulta.

Paso 3 Definir detalles básicos Indica nombre de la base de conocimiento, descripción opcional y etiquetas organizativas. Usa una convención que identifique dominio y entorno, por ejemplo us-outage-kb-dev.

Paso 4 Configurar la fuente de datos S3 Selecciona Amazon S3 como origen, el bucket y el prefijo donde están los documentos. Bedrock necesita permisos para leer objetos s3 GetObject, escribir embeddings en el vector store y realizar operaciones de sincronización. Lo ideal es crear o asignar un rol IAM con principio de menor privilegio.

Paso 5 Opciones de parsing y chunking El asistente suele ofrecer varias opciones de parser. El parser por defecto de Bedrock es adecuado para documentos de texto plano y PDF convencionales. Para contenido multimodal usa Data Automation Parser y para documentos complejos o visuales considera usar foundation models como parser. En chunking deja la configuración por defecto salvo que manejes documentos extremadamente largos; Bedrock suele segmentar en fragmentos de aproximadamente 500 tokens con solapamiento para preservar contexto.

Paso 6 Seleccionar modelo de embeddings Escoge el modelo de embeddings, por ejemplo Amazon Titan Embeddings u otro disponible en tu cuenta. Estos modelos convierten texto en vectores numéricos que permiten búsquedas semánticas y recomendaciones.

Paso 7 Configurar vector store Selecciona dónde almacenar los embeddings. Opciones comunes: OpenSearch Serverless para búsqueda vectorial gestionada, Aurora PostgreSQL con pgvector si prefieres SQL, o Neptune para escenarios graph RAG. OpenSearch Serverless es la opción recomendada para la mayoría de casos por su rendimiento y escalabilidad.

Paso 8 Revisar y crear Revisa nombre, ruta de datos S3, modelo de embeddings, configuración del vector store e IAM role. Crea la knowledge base. El objeto se crea en la consola pero necesita sincronizar documentos antes de poder probarlo.

Paso 9 Sincronizar e indexar documentos Accede a la knowledge base y lanza Sync data source. El proceso segmenta documentos, genera embeddings y los guarda en el índice vectorial. Monitoriza hasta que el estado sea Completed o Ready.

Paso 10 Probar la knowledge base Usa la opción Test Knowledge Base en la consola para realizar preguntas en lenguaje natural, inspeccionar los fragmentos fuente que sustentan las respuestas y ajustar parámetros de recuperación y generación hasta verificar el grounding y la relevancia.

Buenas prácticas Adopta roles IAM con menor privilegio, organiza un prefijo S3 dedicado a cada KB como s3://mi-empresa-kb/servicios/documentacion, usa claves KMS si los datos están cifrados y registra el proceso de ingestion para auditoría. Ajusta chunking y parser según la complejidad de los documentos para reducir hallucinations y mejorar la precisión.

Integración y siguientes pasos Una vez validada la knowledge base puedes integrarla en agentes IA, aplicaciones web y pipelines ETL para mantenerla actualizada. En Q2BSTUDIO ofrecemos servicios completos para ayudar en la implementación, desde la arquitectura cloud hasta la integración de agentes conversacionales y dashboards con Power BI. Si necesitas soporte en la migración o despliegue en la nube podemos colaborar con soluciones profesionales en servicios cloud aws y azure y en estrategias de inteligencia artificial para empresas. Contacta con nuestros expertos en software a medida para diseñar aplicaciones a medida que consuman tus knowledge bases y mejoren la experiencia de usuario.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que ofrece software a medida, aplicaciones a medida, servicios de inteligencia de negocio y ciberseguridad, incluyendo pentesting y hardening. Si tu objetivo es aprovechar IA para empresas, agentes IA o potenciar dashboards Power BI para análisis en profundidad, podemos ayudarte a poner en producción soluciones seguras y escalables.

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