Bedrock Knowledge Bases with S3 Vectors: A [Preview] CDK Quickstart
Introducción: He estado trabajando en el ecosistema AWS y una de las novedades más interesantes es Amazon S3 Vectors, un vector store nativo presentado en preview que promete costes muy reducidos respecto a opciones como OpenSearch o Aurora Serverless a costa de latencias más altas. S3 Vectors aparece hoy como opción directa al crear Knowledge Bases en Bedrock, y permite montar pipelines RAG con menos componentes que antes.
Propósito: Este artículo presenta un constructo CDK que monta de forma reproducible y configurable una solución de Bedrock Knowledge Base con S3 Vectors. El stack enlaza un bucket de ingestión en S3, una Knowledge Base de Bedrock, un bucket e índice de S3 Vectors, el IAM necesario y un Lambda de limpieza para evitar fallos en el teardown por recursos en desorden. Debido a que la API es muy reciente, algunas piezas requieren AwsCustomResource con installLatestAwsSdk y un Lambda para la eliminación correcta.
Qué incluye el constructo: bucket de ingestión para cargar documentos, Knowledge Base de Bedrock lista para usar, bucket e índice de S3 Vectors, políticas IAM necesarias para operar en preview y un Lambda finalizador que asegura que la eliminación se realice en el orden correcto.
Valor: Esta solución es ideal para hobbyistas, estudiantes, desarrolladores independientes, equipos pequeños y equipos empresariales que quieran prototipar sin incurrir en altos costes de infraestructura. Permite experimentar con RAG y Bedrock Knowledge Bases sin necesidad de dominar Aurora o pagar por OpenSearch en entornos tempranos. Ojo con el lock in: Knowledge Bases quedan ligadas a su vector store, por lo que si prevés migrar en producción trae tu propio bucket de ingestión desde el principio.
Requisitos previos rápidos: cuenta AWS con CDK bootstrap, region soporte S3 Vectors actualmente us-east-1 us-east-2 us-west-2 eu-central-1 ap-southeast-2, y acceso a un modelo de embeddings soportado por Bedrock Knowledge Bases como Amazon Titan Text Embedding v2 con 256 512 o 1024 dimensiones o Titan v1 con 1536 dimensiones. Si las dimensiones no coinciden la ingestión fallará.
Despliegue del constructo: Clona el repo y ajusta las propiedades que quieras cambiar como prefijos modelo de parsing o comportamiento de borrado. Comandos típicos de despliegue npm install o yarn o pnpm, cdk synth para revisar CloudFormation y cdk deploy para desplegar. Salidas del stack KnowledgeBaseId KnowledgeBaseArn IngestionBucketName VectorBucketName VectorIndexName.
Añadir documentos: Carga tus archivos en el bucket de ingestión por defecto que es s3 docs. Puedes subir PDFs textos u otros activos que quieras indexar. Para pruebas sencillas yo probé con páginas cortas de Wikipedia sobre salsas como pipian mole y bechamel.
Iniciar job de ingestión: Llama al agente de Bedrock para comenzar la ingestión usando aws bedrock-agent start-ingestion-job --knowledge-base-id $KB_ID --data-source-id $DS_ID y luego consulta hasta que termine con aws bedrock-agent get-ingestion-job --knowledge-base-id $KB_ID --data-source-id $DS_ID --ingestion-job-id $JOB_ID. También puedes ver el estado en la consola AWS en Bedrock Knowledge Bases Ingestion Jobs.
Prueba de recuperación: Una vez completada la ingestión ejecuta una consulta de solo recuperación con aws bedrock-agent-runtime retrieve --knowledge-base-id $KB_ID --retrieval-query {text:Que es la salsa pipian?} --retrieval-configuration {vectorSearchConfiguration:{numberOfResults:3}} para recibir fragmentos de documento con referencias a su origen.
RAG Retrieve and Generate: Para combinar recuperación con generación LLM usa aws bedrock-agent-runtime retrieve-and-generate con una configuración que apunte a tu Knowledge Base especificando modelArn y retrievalConfiguration. Por ejemplo solicita al modelo que resuma en dos frases y configura numberOfResults a 3 para la búsqueda vectorial. Si todo va bien verás una respuesta generada basada en los documentos indexados.
Enlace al repositorio: https://github.com/MikeORed/building-bedrock-knowledge-base-s3-vectors-aws-cdk
Consideraciones y aspectos a vigilar antes de comprometerte: Lock in del vector store. La Knowledge Base queda ligada a su vector store y cambiar a OpenSearch Pinecone Aurora implicará reingestar documentos. Trae tu propio bucket de ingestión si piensas migrar en el futuro. Elección de modelo y dimensiones: Titan v2 ofrece 256 512 1024 mientras Titan v1 exige 1536. Si cambias hay que rehacer KB e índice. Precio vs rendimiento: S3 Vectors es muy barato pero con latencias mayores que OpenSearch Serverless o Aurora pgvector que pueden ofrecer búsquedas en decenas de milisegundos; S3 Vectors tendrá latencias más altas y es ideal para prototipos y workloads de baja intensidad.
Advertencias de preview: Las APIs aún no son definitivas. Permisos, llamadas SDK y contratos pueden cambiar con la GA. El constructo usa AwsCustomResource con installLatestAwsSdk y políticas IAM amplias porque la preview lo exige; estas áreas deberían endurecerse con el lanzamiento general y el soporte L2 en CDK.
Deep dive diseño del constructo: Custom resources y SDKs recientes necesitan installLatestAwsSdk en Lambdas para acceder a APIs de S3 Vectors aún no presentes en el runtime gestionado. El uso de installLatestAwsSdk obliga a políticas inline adicionales para asegurar que los Lambdas puedan comunicarse con los servicios. Cleanup Lambda: CloudFormation puede intentar borrar recursos en orden incorrecto dejando buckets no vacíos o índices colgando. Para solucionarlo se añadió lógica que elimina primero el índice de S3 Vectors y luego el bucket y maneja el borrado de DataSource y Knowledge Base en la secuencia correcta durante cdk destroy.
Permisos amplios por ahora: En preview muchas acciones requieren s3vectors:* sin posibilidad de acotar más el scope. Esto se irá afinando al pasar a GA. Opciones de parsing: El constructo permite opcionalmente pasar el contenido por un modelo de fundación para preprocesado antes de vectorizar el texto usando por ejemplo Claude Sonnet. Esta opción está desactivada por defecto porque puede incurrir en costes adicionales y necesita que el modelo esté habilitado en tu cuenta y región.
Resumen y encaje: Esta herramienta es una manera económica y práctica de empezar a experimentar con Bedrock Knowledge Bases, ideal para aplicaciones de prototipo, demos internas y entornos preproducción. Si necesitas rendimiento de baja latencia y APIs estables para cumplimiento normativo quizá prefieras OpenSearch Pinecone o Aurora en producción. Para aprendizaje y pruebas rápidas S3 Vectors ofrece una ruta de entrada limpia.
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¿Por qué trabajar con Q2BSTUDIO? Aportamos experiencia práctica en proyectos reales incluyendo integración con Bedrock Knowledge Bases y soluciones RAG arquitecturas serverless seguridad en la nube y pipelines de datos. Podemos ayudarte a prototipar con S3 Vectors o diseñar la estrategia para escalar a OpenSearch o Aurora cuando el rendimiento y la gobernanza lo exijan.
Conclusión: Si buscas experimentar con Bedrock Knowledge Bases sin quemar presupuesto ponte en marcha con este constructo CDK y S3 Vectors. Para prototipos rapidísimos y pruebas internas es una gran opción. Si necesitas ayuda profesional en desarrollo de software a medida inteligencia artificial ciberseguridad o servicios cloud contacta a Q2BSTUDIO para recibir soporte personalizado y acelerar tu proyecto.
Referencias y lectura adicional: Amazon S3 Vectors Preview Announcement URL Amazon S3 Vectors documentación URL Amazon Bedrock Knowledge Bases documentación URL Blog posts y guías prácticas de la comunidad están enlazados en el repositorio y en fuentes públicas para profundizar en CloudFormation custom resources CDK y mejores prácticas de ingestión.
Prueba el constructo y si detectas mejoras o problemas abre un issue o PR en el repo. Seguiremos actualizando la integración conforme S3 Vectors y Bedrock evolucionen y el soporte L2 llegue al CDK.