Я написал код Python, в котором создаю базу знаний на основе файлов, хранящихся в корзине S3. Для каждого пользователя создается корзина, состоящая из файлов. Вложения для каждого из этих файлов хранятся в MonoDB, и для них выполняется векторный поиск. Ниже приведен мой код для создания базы знаний:
botocore.errorfactory.AccessDeniedException: An error occurred (AccessDeniedException) when calling the CreateKnowledgeBase operation: User: is not authorized to perform: bedrock:CreateKnowledgeBase
Я пробовал сегменты и модели S3 в разных регионах, а также в одних и тех же регионах. Но тот же результат. Моя роль «Я ЕСМЬ» имеет политику разрешений AmazonBedrockFullAccess. Модель встраивания Titan также включена.
Я написал код Python, в котором создаю базу знаний на основе файлов, хранящихся в корзине S3. Для каждого пользователя создается корзина, состоящая из файлов. Вложения для каждого из этих файлов хранятся в MonoDB, и для них выполняется векторный поиск. Ниже приведен мой код для создания базы знаний: [code]bedrock_client = boto3.client('bedrock-agent', region_name='us-east-2') def create_bedrock_knowledge_base(user_id, s3_bucket, collection_name): print('Creating Knowledge Base') response = bedrock_client.create_knowledge_base( clientToken=f"{user_id}-token".ljust(33, '0'), description=f"Creating knowledge base for user {user_id}", knowledgeBaseConfiguration = { 'type': 'VECTOR', 'vectorKnowledgeBaseConfiguration': { 'embeddingModelArn': 'arn:aws:bedrock:us-east-2:aws:model/amazon.titan-embed-text-v2:0', 'embeddingModelConfiguration': { 'bedrockEmbeddingModelConfiguration': { 'dimensions': 1024 } } } }, name=f"KnowledgeBase_{user_id}", roleArn='', storageConfiguration = { 'mongoDbAtlasConfiguration': { 'collectionName': collection_name, 'credentialsSecretArn': '', 'databaseName': 'bedrock', 'endpoint': 'mongodb+srv://: @..mongodb.net', 'fieldMapping': { 'metadataField': 'metadata', 'textField': 'text', 'vectorField': 'embedding', }, 'vectorIndexName': 'vector_index', }, 'type': 'MONGO_DB_ATLAS', } ) return response['knowledgeBaseArn'] [/code] При этом я получаю сообщение об ошибке: [code]botocore.errorfactory.AccessDeniedException: An error occurred (AccessDeniedException) when calling the CreateKnowledgeBase operation: User: is not authorized to perform: bedrock:CreateKnowledgeBase[/code] Я пробовал сегменты и модели S3 в разных регионах, а также в одних и тех же регионах. Но тот же результат. Моя роль «Я ЕСМЬ» имеет политику разрешений AmazonBedrockFullAccess. Модель встраивания Titan также включена.
Я написал код Python, в котором создаю базу знаний на основе файлов, хранящихся в корзине S3. Для каждого пользователя создается корзина, состоящая из файлов. Вложения для каждого из этих файлов хранятся в MonoDB, и для них выполняется векторный...
Мы пытались совершать вызовы параллельно с LLM, размещенными в Bedrock, из лямбда-слоя (в Python), но обнаружили, что boto3 не поддерживает асинхронность. Есть ли обходной путь? Я изучаю aiobotocore/aioboto3, но не нашел ни одного примера с...
Я хочу построить базовую интеграцию LLM с функцией вызова на Amazon Bedrock с помощью Claude в Dotnet. Я использую официальный пакет awssdk.bedrockruntime (версия 3.7.412.3) Nuget Package от AWS.
После нескольких часов поиска я не смог найти...
Я хочу построить базовую интеграцию LLM с функцией вызова на Amazon Bedrock с помощью Claude в .net Core. Я использую официальный пакет awssdk.bedrockruntime (версия 3.7.412.3) Nuget Package от AWS.
После нескольких часов поиска я не смог найти код...
Мы пытались совершать звонки параллельно с LLMS, размещенными в коренной породе, от Lambda -слоя (в Python), только чтобы обнаружить, что Boto3 не поддерживает асинхрон. Есть обходной путь? Я смотрю на aiobotocore /aioboto3, но я не нахожу ни одного...