opensearch bedrock rag cdk

開源儲存庫，其中包含使用 Amazon Bedrock 和 OpenSearch Serverless 的生成式 AI RAG 解決方案的演示 - 使用架構完善的機器學習鏡頭 PDF 準備 AWS 機器學習工程師助理 (MLA-C01) 認證考試

這是一個用 TypeScript 編寫的 CDK 項目，用於示範如何使用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Serverless 實作 RAG 解決方案

架構圖：使用 Amazon Bedrock 和 AOSS (Amazon OpenSearch Serverless) 的 RAG 解決方案

有關如何部署基礎設施和解決方案的詳細信息，請參閱部落格文章：

• 第 1 部分：使用 AWS-CDK 建置 Amazon OpenSearch Serverless Vector Db。
• 第 2 部分：使用 Bedrock Converse API 建置 MCQ Orchestrator。

架構圖：使用在 ECS Fargate 上執行的 Amazon Bedrock 和 AOSS (Amazon OpenSearch Serverless) 的 RAG 應用程式

• 第 3 部分：使用 ECS Fargate、Bedrock 和 OpenSearch Serverless 自動化應用程式設定。

架構圖：使用在 ECS Fargate 上運行的 Amazon Bedrock 和 AOSS (Amazon OpenSearch Serverless) 進行 Cognito 身份驗證的 RAG 應用程序

• 第 4 部分：將 Cognito 身份驗證與 ECS Fargate、Bedrock 和 OpenSearch Serverless 整合。
• 第 5 部分：增強 GenAI 應用程式的安全狀況。

架構圖：使用在 ECS Fargate 上運行的 Amazon Bedrock 和 AOSS (Amazon OpenSearch Serverless) 進行 Cognito 身份驗證的事件驅動文件索引 RAG 應用程序

• 第 6 部分：使用 GenAI 應用程式的事件驅動架構增強文件索引。

• 第 7 部分：在 Amazon EKS 上部署。

架構圖：使用在 EKS 叢集上執行的 Amazon Bedrock 和 AOSS (Amazon OpenSearch Serverless) 進行 Cognito 驗證的事件驅動文件索引 RAG 應用程式

• 第 8 部分：將 Amazon Cognito 與 Amazon EKS 整合。

• 第 9 部分：使用 AWS Graviton 最佳化 ECS 和 EKS 基礎架構。

• 第 10 部分：使用 CDK 面向和進階 CDK 技巧開發成本敏感的自動終止資源。

cdk.json檔案告訴 CDK Toolkit 如何執行您的應用程式。

有用的命令

• npm run build將打字稿編譯為js
• npm run watch監視更改並編譯
• npm run test執行 jest 單元測試
• npx cdk deploy將此堆疊部署到您的預設 AWS 帳戶/區域
• npx cdk diff將部署的堆疊與目前狀態進行比較
• npx cdk synth發出合成的 CloudFormation 模板