Was ist Amazon Bedrock Knowledge Bases?
Amazon Bedrock Knowledge Bases ist ein vollständig verwalteter RAG-Dienst (Retrieval-Augmented Generation) von AWS. Der Dienst integriert unternehmensspezifische Dokumente und Daten in Foundation-Modelle, ohne dass Sie eine eigene Vektordatenbank-Infrastruktur aufbauen und betreiben müssen. Dokumente aus S3, SharePoint, Confluence oder anderen Quellen werden automatisch verarbeitet, in Vektoren umgewandelt und für semantische Suchanfragen bereitgestellt. So liefert Ihre KI-Anwendung präzise, aktuelle und mit Quellen belegbare Antworten.
Der Ingestion-Prozess läuft automatisiert: Bedrock Knowledge Bases teilt Dokumente nach konfigurierbaren Strategien in Chunks auf, konvertiert sie mit einem Embedding-Modell (z. B. Amazon Titan Text Embeddings V2 oder Cohere Embed v3) in Vektoren und speichert diese im gewählten Vektorspeicher. Bei jeder Abfrage werden die relevantesten Chunks semantisch gesucht und als Kontext an das Foundation-Modell übergeben.
Kernfunktionen
- Automatisierte Ingestion-Pipeline: Chunking, Embedding und Indexierung Ihrer Dokumente ohne eigenen Code, inklusive konfigurierbarer Chunking-Strategien (Fixed-Size, Semantic, Hierarchical, Custom via Lambda).
- Breite Auswahl an Vektorspeichern: Amazon S3 Vectors (seit Dezember 2025 allgemein verfügbar, bis zu 90 Prozent günstiger laut AWS), OpenSearch Serverless, OpenSearch Managed Cluster, Aurora PostgreSQL mit pgvector, Neptune Analytics, Pinecone, Redis und MongoDB Atlas.
- GraphRAG mit Neptune Analytics: automatisch erzeugte Wissensgraphen verbessern mehrstufige Fragen über verknüpfte Dokumente hinweg (allgemein verfügbar seit März 2025).
- Strukturierte Datenquellen: natürlichsprachige Abfragen von Amazon Redshift und Amazon SageMaker Lakehouse werden automatisch in SQL übersetzt (Text-to-SQL).
- Multimodale Verarbeitung: Tabellen, Diagramme und Bilder in Dokumenten werden über Bedrock Data Automation oder Vision-Foundation-Modelle ausgewertet, inklusive Quellenverweis auf visuelle Inhalte.
- Präzises Retrieval: Reranking-Modelle, Metadata Filtering und Guardrails-Integration steigern die Relevanz und filtern sensible Informationen aus den Ergebnissen.
Typische Anwendungsfälle
- Interner Wissensassistent: Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten belegbare Antworten aus Handbüchern, Wikis und SharePoint.
- Kundensupport-Chatbots: Self-Service-Bots greifen auf aktuelle Produkt- und Vertragsdaten zu und reduzieren das Ticketaufkommen.
- Recherche und Compliance: semantische Suche über Verträge, Richtlinien und regulatorische Dokumente mit Metadata Filtering nach Abteilung oder Zeitraum.
- Analyse strukturierter Daten: Fachabteilungen befragen Data Warehouses per natürlicher Sprache, ohne SQL schreiben zu müssen.
- Agentische Workflows: Bedrock Agents nutzen die Knowledge Base, um Unternehmenswissen in mehrstufige Aufgaben einzubinden.
Vorteile
- Vollständig verwaltet: kein eigener Betrieb von Vektordatenbanken, Ingestion-Pipelines oder Skalierung.
- Kostenkontrolle: nutzungsbasierte Abrechnung; mit S3 Vectors lassen sich die Speicher- und Abfragekosten großer Vektorbestände laut AWS um bis zu 90 Prozent senken.
- Datensouveränität: Betrieb in EU-Regionen (Frankfurt, Irland, London, Paris, Stockholm) und ein 99,9-Prozent-SLA für Amazon Bedrock.
- Belegbare Antworten: Quellenangaben und Reranking erhöhen Vertrauen und Nachvollziehbarkeit, Guardrails filtern sensible Inhalte.
- Tiefe AWS-Integration: nahtlose Verbindung mit Bedrock Agents, IAM, S3, Redshift und weiteren Diensten.
Integration mit innFactory
innFactory unterstützt Sie bei der Konzeption und Umsetzung von RAG-Architekturen auf Basis von Amazon Bedrock Knowledge Bases: von der Anbindung Ihrer Datenquellen über die Wahl des passenden Vektorspeichers und der optimalen Chunking-Strategie bis zur GraphRAG- oder Text-to-SQL-Integration. Wir bringen Ihre Lösung sicher in EU-Regionen in den produktiven Betrieb und sichern die Qualität der Retrieval-Ergebnisse kontinuierlich ab.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG kombiniert ein großes Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank. Statt sich nur auf das im Training erlernte Wissen zu verlassen, sucht das Modell bei jeder Anfrage zunächst relevante Dokumente aus der Wissensdatenbank und nutzt diese als Kontext für die Antwortgenerierung. Das Ergebnis sind präzisere, aktuelle und belegbare Antworten mit Quellenangaben.
Welche Vektorspeicher unterstützt Bedrock Knowledge Bases?
Unterstützt werden Amazon S3 Vectors, Amazon OpenSearch Serverless, Amazon OpenSearch Managed Cluster, Amazon Aurora PostgreSQL mit pgvector, Amazon Neptune Analytics (für GraphRAG), Pinecone, Redis und MongoDB Atlas. Amazon S3 Vectors ist seit Dezember 2025 allgemein verfügbar und senkt die Kosten für das Speichern und Abfragen großer Vektorbestände gemäß AWS um bis zu 90 Prozent gegenüber dedizierten Vektordatenbanken.
Welche Datenquellen kann ich verbinden?
Als unstrukturierte Quellen werden Amazon S3 (PDF, Word, HTML, CSV, JSON, Markdown, Bilder), Confluence, SharePoint, Salesforce und ein Web Crawler unterstützt. Für strukturierte Daten lassen sich Amazon Redshift und Amazon SageMaker Lakehouse anbinden: natürlichsprachige Fragen werden automatisch in SQL übersetzt. Dokumente werden automatisch in Chunks aufgeteilt, in Vektoren umgewandelt und im konfigurierten Vektorspeicher abgelegt.
Was ist GraphRAG in Bedrock Knowledge Bases?
GraphRAG erweitert klassisches RAG um einen Wissensgraphen. Bedrock Knowledge Bases erstellt dabei automatisch einen Graphen aus Entitäten und ihren Beziehungen in Amazon Neptune Analytics und kombiniert Vektorsuche mit Graph-Traversierung. Das verbessert die Antwortqualität bei mehrstufigen Fragen, die Informationen über mehrere Dokumente hinweg verknüpfen müssen. GraphRAG ist seit März 2025 allgemein verfügbar.
Unterstützt Bedrock Knowledge Bases multimodale Daten?
Ja. Über Amazon Bedrock Data Automation oder Vision-Foundation-Modelle (z. B. Claude, Amazon Nova, Llama 4) verarbeitet der Dienst nicht nur Text, sondern auch Tabellen, Diagramme und Bilder in Dokumenten. Antworten können dabei auf die ursprünglichen visuellen Inhalte verweisen.
Was kostet Amazon Bedrock Knowledge Bases?
Für die Knowledge-Base-Funktion selbst fällt keine separate Gebühr an. Die Kosten setzen sich zusammen aus Embedding-Modell-Aufrufen (beim Indizieren und bei jeder Abfrage), den Kosten des gewählten Vektorspeichers (z. B. OpenSearch Serverless OCU-Stunden oder die günstigeren S3-Vectors-Speicher- und Abfragepreise) und den Inferenzkosten des Foundation-Modells für die Antwortgenerierung. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert.
Kann ich die Chunk-Strategie anpassen?
Ja, Bedrock Knowledge Bases bietet mehrere Chunking-Strategien: Fixed-Size Chunking (definierte Token-Anzahl pro Chunk), Semantic Chunking (Aufteilung anhand des Inhalts), Hierarchical Chunking (verschachtelte Chunks für verschiedene Granularitätsstufen) und Custom Chunking über Lambda-Funktionen.