bedrockのナレッジベース高速化手法について

Amazon Bedrockのナレッジベースのパフォーマンスを向上させるための方法をいくつか提案します：

1. モデルの選択： Claude 3.5 SonnetよりもClaude 3の方が応答時間が短いことが分かっています。可能であれば、より高速なモデルを選択することで全体的なパフォーマンスが向上する可能性があります。

2. ベクトルの次元数： 現在Titan Text Embeddings v2の256次元ベクトルを使用していますが、より高次元のベクトル（例：1024次元）を試してみることで、検索精度と速度が向上する可能性があります。

3. ドキュメントの分割： 大きなPDFファイルを小さなチャンクに分割することで、関連情報の検索と取得が高速化される可能性があります。

4. インデックス最適化： ナレッジベースのインデックスを定期的に最適化することで、検索パフォーマンスが向上する可能性があります。

5. キャッシング： 頻繁に問い合わせられる質問に対する回答をキャッシュすることで、応答時間を短縮できる可能性があります。

6. 並列処理： 可能であれば、複数のクエリを並列で処理することでスループットを向上させることができます。

7. リージョンの選択： 現在us-east-1を使用していますが、アプリケーションのユーザーに地理的に近いリージョンを選択することで、レイテンシーを低減できる可能性があります。

8. ネットワーク最適化： LambdaやLexからの呼び出しにおいて、ネットワーク接続を最適化することで、全体的なレイテンシーを削減できる可能性があります。

これらの方法を組み合わせて実装し、パフォーマンスをテストすることで、Bedrockナレッジベースの応答時間を改善できる可能性があります。ただし、具体的な改善効果は使用ケースや設定によって異なる場合があります。
Sources
Build Generative AI Applications with Foundation Models - Amazon Bedrock - AWS