Implantar bases de conhecimento do Amazon Bedrock com Terraform para aplicações de IA generativa baseadas em RAG

TL;DR

• Automatize a implantação de uma base de conhecimento do Bedrock e suas conexões com fontes de dados usando IaC em Terraform. AWS Blog
• A solução cria e configura os componentes de serviço da AWS envolvidos, possibilitando iniciar rapidamente fluxos RAG com configuração inicial mínima. AWS Blog
• Suporta estratégias de chunking personalizáveis e dimensões de vetor OpenSearch, com Titan Text Embeddings V2 como modelo padrão. AWS Blog
• O plano do Terraform pode ser revisado antes de aplicar, reduzindo riscos em produção. AWS Blog
• Passos de limpeza após testes ajudam a evitar custos desnecessários. AWS Blog

Contexto e antecedentes

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma abordagem que combina modelos de base com acesso a dados relevantes externos, melhorando a qualidade e a transparência das respostas, além de controlar custos. Muitas organizações utilizam o Bedrock Knowledge Bases da AWS para suportar fluxos RAG, que podem ser implantados com poucos cliques no AWS Management Console para desenvolvimento inicial. Ao migrar de uma configuração baseada no console para IaC em produção, torna-se útil partir de um template existente, pois há detalhes de configuração adicionais que não são expostos no console. Embora existam templates baseados em CDK para Bedrock Knowledge Bases, muitas organizações preferem Terraform. Este post fornece uma solução IaC em Terraform para implantar uma Bedrock knowledge base e estabelecer uma conexão com fontes de dados para iniciar rapidamente fluxos RAG com Terraform. Você pode encontrar a solução no repositório AWS Samples no GitHub. AWS Blog A solução automatiza a criação e configuração dos componentes de serviços AWS necessários para o funcionamento de um fluxo RAG com Bedrock Knowledge Bases. Um diagrama acompanha o post para ilustrar como as serviços são integrados e aponta que existem políticas de IAM que definem permissões para os recursos envolvidos. Implantar recursos com IaC facilita a gestão de infraestrutura programável, permitindo começar a consultar seus dados logo após a configuração e facilitando a manutenção contínua da aplicação baseada em RAG. AWS Blog Pré-requisitos incluem habilitar o acesso a um modelo de base (FM) no Bedrock para gerar embeddings. O solution usa Titan Text Embeddings V2 como modelo padrão. Para habilitar o acesso ao modelo, verifique se o ambiente possui o Git instalado e as chaves SSH configuradas para acesso ao repositório. As entradas do módulo, incluindo configurações refinadas como tamanho de embedding e comportamento de chunking, estão no arquivo modules/variables.tf. O plano gerado pode ser inspecionado com terraform init e terraform plan -out antes de aplicar. AWS Blog

O que há de novo

A solução em IaC apresentada automatiza o deploy de uma Bedrock knowledge base e a conexão com fontes de dados para fluxos RAG. Ela é pensada como um ponto de partida pronto para produção, permitindo que equipes personalizem a implantação por meio de módulos Terraform. Um elemento-chave é o diagrama de arquitetura que acompanha o post, destacando os serviços integrados e as políticas de IAM que definem permissões. AWS Blog Você pode encontrar a solução no AWS Samples no GitHub, o que oferece um ponto de partida reprodutível para desenvolver e testar cargas de trabalho RAG com Bedrock. O post também enfatiza a verificação do plano antes de aplicar, usando terraform init e terraform plan -out para capturar as mudanças propostas. AWS Blog

Por que é importante (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para desenvolvedores e empresas que constroem aplicações de IA generativa baseadas em RAG, essa solução em Terraform oferece um caminho reproducível, auditável e alinhado às melhores práticas de IaC. Codificar a implantação de knowledge base e suas conexões com fontes de dados facilita ambientes consistentes, reduz erros de configuração manual e simplifica a manutenção conforme os workloads de RAG evoluem. A abordagem também facilita a iteração rápida, permitindo consultar dados logo após a configuração do embedding com FM. AWS Blog A automação está alinhada com as melhores práticas de IaC, incluindo planejamento prévio e mudanças explícitas em recursos, o que ajuda operadores a entender e aprovar alterações de infraestrutura antes da aplicação. Isso é especialmente valioso para equipes que gerenciam fontes de dados amplas e configurações de embedding em produção. AWS Blog

Detalhes técnicos ou Implementação

O módulo Terraform da solução automatiza a criação e configuração dos componentes de serviço da AWS necessários para uma Bedrock knowledge base e a conexão com fontes de dados. Ele suporta estratégias de chunking configuráveis e dimensões de vetor OpenSearch, influenciando como o conteúdo é segmentado e indexado para recuperação. O modelo de embedding padrão é Titan Text Embeddings V2, e as entradas do módulo estão disponíveis em modules/variables.tf para ajustar o tamanho de embedding e o comportamento de chunking conforme o caso de uso. AWS Blog O processo de deployment envolve revisar o plano do Terraform antes de aplicar as mudanças, normalmente executando:

• terraform init
• terraform plan -out
• terraform apply Isso assegura que apenas os recursos pretendidos sejam criados, modificados ou destruídos, reduzindo possíveis interrupções. A solução também destaca que é possível ajustar as dimensões do vetor de embeddings e a configuração de chunking via o arquivo variables.tf para atender aos dados e metas de desempenho. AWS Blog A solução oferece flexibilidade de configuração para três abordagens de chunking principais:
• FIXED_SIZE: personalizar chunking de tamanho fixo (opcional)
• HIERARCHICAL: personalizar chunking hierárquico (opcional)
• SEMANTIC: personalizar chunking semântico (opcional) Uma tabela resume essas opções e aspectos ajustáveis:

Observações de implementação

• Ambiente: Git instalado; chaves SSH configuradas para acesso ao repositório. AWS Blog
• Entradas do módulo estão documentadas em modules/variables.tf, incluindo ajustes finos para tamanho de embedding e comportamento de chunking. AWS Blog
• O diagrama de arquitetura do post ilustra os serviços integrados e as políticas de IAM envolvidas. AWS Blog

Principais conclusões

• IaC com Terraform pode acelerar implantações de Bedrock Knowledge Bases para fluxos RAG.
• É possível personalizar chunking e índices de embeddings para equilibrar qualidade de recuperação e desempenho.
• Revisão de plano e passos de limpeza ajudam a reduzir riscos e custos em ambientes de desenvolvimento e produção.
• A solução usa Titan Text Embeddings V2 por padrão e requer habilitar acesso a FM no Bedrock.
• A documentação do blog da AWS e do repositório fornecem o ponto de partida para testes e implantação em produção. AWS Blog

Referências

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-amazon-bedrock-knowledge-bases-using-terraform-for-rag-based-generative-ai-applications/