Metrik runtime untuk basis pengetahuan terkelola Metrik penyimpanan untuk basis pengetahuan terkelola Observabilitas konsumsi untuk basis pengetahuan yang dikelola Melacak observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola AgentCore observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola Dukungan pelanggan dan pemecahan masalah

Observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola

Untuk basis pengetahuan terkelola, Amazon Bedrock menerbitkan metrik operasional dan log konsumsi ke AWS akun Anda sehingga Anda dapat memantau kesehatan dan penggunaan basis pengetahuan Anda. Metrik runtime memungkinkan Anda melacak volume permintaan, kesalahan, dan pembatasan untuk operasi API basis pengetahuan Anda, dan log konsumsi memungkinkan Anda melacak status dokumen individual selama pekerjaan pengambilan data. Bagian berikut menjelaskan data observabilitas yang tersedia dan cara mengaksesnya.

Metrik runtime untuk basis pengetahuan terkelola

Amazon Bedrock menerbitkan metrik runtime untuk operasi API basis pengetahuan Anda ke Amazon CloudWatch di bawah namespace. AWS/Bedrock/KnowledgeBases Gunakan metrik ini untuk memantau volume pemanggilan, tingkat kesalahan, dan pembatasan untuk operasi seperti. Retrieve Metrik dipublikasikan ke akun Anda tanpa biaya tambahan dan muncul di CloudWatch konsol.

Tabel berikut menjelaskan metrik runtime yang diterbitkan Amazon Bedrock untuk basis pengetahuan terkelola.

Nama metrik	Unit	Deskripsi
Invokasi	Hitungan	Jumlah permintaan untuk operasi basis pengetahuan. Metrik ini diterbitkan untuk setiap permintaan, termasuk permintaan yang menghasilkan kesalahan.
ClientErrors	Hitungan	Jumlah permintaan yang mengakibatkan kesalahan sisi klien (`4xx`respons HTTP selain pelambatan).
ServerErrors	Hitungan	Jumlah permintaan yang mengakibatkan kesalahan sisi server (respons HTTP`5xx`).
Pembatasan	Hitungan	Jumlah permintaan yang dibatasi (`429`respons HTTP). Permintaan yang dibatasi tidak dihitung sebagai atau. `ClientErrors` `ServerErrors`

ThrottlesMetrik ClientErrorsServerErrors,, dan diterbitkan hanya ketika kondisi yang sesuai terjadi. InvocationsMetrik diterbitkan untuk setiap permintaan.

Metrik tambahan untuk AgenticRetrieveStream operasi

Selain metrik di tabel sebelumnya, AgenticRetrieveStream operasi menerbitkan metrik berikut.

Nama metrik	Unit	Deskripsi
TotalIterationCount	Hitungan	Jumlah total iterasi pengambilan agen yang dilakukan selama permintaan. Metrik ini diterbitkan hanya untuk `AgenticRetrieveStream` operasi, ketika permintaan berhasil diselesaikan.

Metrik ini menggunakan Operation dimensi dengan nilaiAgenticRetrieveStream.

Dimensi untuk metrik basis pengetahuan terkelola

Amazon Bedrock menggunakan dimensi berikut untuk metrik runtime basis pengetahuan terkelola.

Dimensi	Deskripsi
Operasi	Operasi API basis pengetahuan yang metrik diterbitkan untuk. Kemungkinan nilainya adalah `Retrieve` and `AgenticRetrieveStream`.
KnowledgeBaseId	Basis pengetahuan yang ditargetkan permintaan, dalam format`knowledge-base/knowledge-base-id`. Dimensi ini termasuk untuk `Retrieve` operasi, yang menargetkan basis pengetahuan tunggal. Operasi yang tidak menargetkan basis pengetahuan tunggal diterbitkan dengan `Operation` dimensi saja.

Izin untuk metrik penerbitan

Amazon Bedrock menerbitkan metrik ini ke akun Anda menggunakan kredensil yang terkait dengan permintaan:

Untuk Retrieve operasi, Amazon Bedrock menggunakan peran layanan basis pengetahuan.
Untuk operasi lain, Amazon Bedrock menggunakan kredensil identitas panggilan (pengguna IAM atau peran yang memanggil operasi), melalui sesi akses penerusan.

Agar metrik dapat dipublikasikan, identitas tersebut harus diizinkan cloudwatch:PutMetricData untuk memanggil AWS/Bedrock/KnowledgeBases namespace. Lampirkan kebijakan yang memberikan izin ini ke peran layanan basis pengetahuan dan identitas apa pun yang memanggil operasi basis pengetahuan. Contoh berikut memberikan izin yang diperlukan.


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "cloudwatch:PutMetricData",
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "cloudwatch:namespace": "AWS/Bedrock/KnowledgeBases"
                }
            }
        }
    ]
}

Penerbitan metrik adalah upaya terbaik. Jika identitas tidak memiliki izin yang diperlukan, metrik yang sesuai tidak dipublikasikan, tetapi permintaan basis pengetahuan itu sendiri tidak terpengaruh.

Lihat metrik runtime

Anda bisa mendapatkan metrik untuk basis pengetahuan Anda dengan Konsol Manajemen AWS, the AWS CLI, atau CloudWatch API. Anda dapat menggunakan CloudWatch API melalui salah satu Kit Pengembangan Perangkat AWS Lunak (SDK) atau alat CloudWatch API.

Untuk melihat metrik basis pengetahuan terkelola di CloudWatch konsol, buka bagian metrik di panel navigasi dan pilih opsi semua metrik, lalu cari namespace. AWS/Bedrock/KnowledgeBases

Anda harus memiliki CloudWatch izin yang sesuai untuk memantau basis pengetahuan Anda. CloudWatch Untuk informasi selengkapnya, lihat Otentikasi dan Kontrol Akses untuk Amazon CloudWatch di Panduan CloudWatch Pengguna Amazon.

Metrik penyimpanan untuk basis pengetahuan terkelola

Untuk basis pengetahuan terkelola, Amazon Bedrock menerbitkan metrik penyimpanan ke Amazon CloudWatch di bawah namespace. AWS/Bedrock/KnowledgeBases Metrik ini melaporkan ukuran mentah total data sumber yang disimpan di basis pengetahuan, dan dipublikasikan ke akun Anda setelah pekerjaan pengambilan data selesai, sehingga Anda dapat melacak berapa banyak data yang disimpan dalam basis pengetahuan Anda dari waktu ke waktu.

Tabel berikut menjelaskan metrik penyimpanan yang diterbitkan Amazon Bedrock untuk basis pengetahuan terkelola.

Nama metrik	Unit	Deskripsi
RawDataSize	Gigabyte	Ukuran mentah total dari data sumber yang disimpan di basis pengetahuan, dalam gigabyte. Metrik ini diterbitkan setelah pekerjaan konsumsi data selesai.

Metrik penyimpanan menggunakan KnowledgeBaseId dimensi, dalam formatknowledge-base/knowledge-base-id.

Observabilitas konsumsi untuk basis pengetahuan yang dikelola

Amazon Bedrock memancarkan log yang melacak kemajuan pekerjaan pengambilan data untuk basis pengetahuan terkelola Anda, termasuk status pekerjaan secara keseluruhan dan status setiap dokumen yang diproses. Anda dapat menggunakan log ini untuk mengonfirmasi dokumen mana yang tertelan, menyelidiki mengapa dokumen tidak dikembalikan dalam hasil pengambilan, dan memecahkan masalah kegagalan konsumsi.

Log dikirim ke tujuan yang Anda konfigurasikan (CloudWatch Log, Amazon S3, atau Amazon Data Firehose). Bagian berikut menjelaskan cara mengaktifkan pengiriman log, siklus hidup dokumen selama konsumsi, jenis log yang dipancarkan, dan contoh kueri.

Aktifkan pengiriman log konsumsi

Untuk menerima log konsumsi, konfigurasikan pengiriman log untuk basis pengetahuan Anda menggunakan API Konsol Manajemen AWS atau API. CloudWatch Anda dapat mengirimkan log ke CloudWatch Log, Amazon S3, atau Amazon Data Firehose.

Aktifkan pengiriman log menggunakan konsol

Buka basis pengetahuan Anda: Di konsol Amazon Bedrock, buka basis pengetahuan terkelola yang ingin Anda pantau.
Tambahkan pengiriman log: Edit basis pengetahuan untuk menambahkan pengiriman log, dan konfigurasikan detail berikut:
- Tujuan pencatatan (CloudWatch Log, Amazon S3, atau Amazon Data Firehose).
- (CloudWatch Log) Nama grup log.
- (Amazon S3) Nama ember.
- (Amazon Data Firehose) Aliran Firehose.
Konfirmasikan status pengiriman: Verifikasi bahwa status pengiriman log adalah Pengiriman aktif di konsol.

Aktifkan pengiriman log menggunakan CloudWatch API

Dapatkan ARN dari basis pengetahuan Anda: Panggil GetKnowledgeBaseAPI untuk mendapatkan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari basis pengetahuan. Basis pengetahuan ARN memiliki format sebagai berikut:. arn:aws:bedrock:your-region:your-account-id:knowledge-base/knowledge-base-id
Panggilan PutDeliverySource: Gunakan PutDeliverySourceAPI untuk membuat sumber pengiriman untuk basis pengetahuan. Lulus basis pengetahuan ARN sebagai resourceArn dan tentukan APPLICATION_LOGS sebagai. logType
```
{
    "logType": "APPLICATION_LOGS",
    "name": "my-knowledge-base-delivery-source",
    "resourceArn": "arn:aws:bedrock:your-region:your-account-id:knowledge-base/knowledge_base_id"
}
```
Panggilan PutDeliveryDestination: Gunakan PutDeliveryDestinationAPI untuk mengonfigurasi tempat log disimpan. Tentukan ARN tujuan CloudWatch Log, Amazon S3, atau Amazon Data Firehose. Anda dapat mengatur outputFormat kejson,plain,w3c,raw, atauparquet.
```
{
   "deliveryDestinationConfiguration": {
      "destinationResourceArn": "arn:aws:s3:::bucket-name"
   },
   "name": "my-knowledge-base-delivery-destination",
   "outputFormat": "json"
}
```
Jika Anda mengirimkan log ke akun lain, gunakan PutDeliveryDestinationPolicy API untuk melampirkan kebijakan AWS Identity and Access Management (IAM) ke akun tujuan.

Panggilan CreateDelivery: Gunakan CreateDeliveryAPI untuk menautkan sumber pengiriman ke tujuan pengiriman.


{
   "deliveryDestinationArn": "string",
   "deliverySourceName": "my-knowledge-base-delivery-source"
}

Jenis log dan izin yang didukung

Basis pengetahuan terkelola mendukung jenis log berikut:

APPLICATION_LOGS: Log yang melacak status pekerjaan konsumsi dan setiap dokumen yang diproses selama pekerjaan.
TRACES: Jejak terdistribusi (bentang) untuk operasi runtime. Jejak dipancarkan hanya untuk Retrieve operasi dan dikirim ke. AWS X-Ray Untuk informasi selengkapnya, lihat Melacak observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola.

Untuk mengaktifkan pengiriman log, pengguna atau peran harus memiliki bedrock:AllowVendedLogDeliveryForResource izin untuk sumber daya basis pengetahuan, selain izin yang diperlukan untuk menulis ke tujuan yang Anda pilih. Misalnya kebijakan IAM untuk setiap tujuan, lihat Izin log terjual untuk tujuan pengiriman yang berbeda di Panduan Pengguna CloudWatch Log Amazon.

Siklus hidup dokumen selama konsumsi

Selama pekerjaan penyerapan data, setiap dokumen bergerak melalui tiga tahap, dan log untuk dokumen mencatat status setiap tahap:

Crawl (crawl_status): Amazon Bedrock mengambil dokumen dari sumber data dan menentukan apakah dokumen tersebut harus ditambahkan, diperbarui, atau dihapus. crawl_actionBidang diatur keADD,DELETE, atauUNMODIFIED. Dokumen yang UNMODIFIED dilewati dalam tahap yang tersisa.
Sync (sync_status): dokumen diserahkan untuk diproses ke dalam basis pengetahuan.
Index (index_status): dokumen dipotong, disematkan, dan disimpan di basis pengetahuan. chunk_statisticsBidang merangkum potongan yang dibuat atau dihapus.

Setiap status tahap adalah SUCCESS atauFAILED. connector_document_statusBidang melaporkan status konsolidasi dokumen, dan error_message bidang diisi hanya ketika dokumen gagal diproses.

Jenis dan contoh log

Amazon Bedrock mengeluarkan dua jenis entri log untuk pekerjaan penyerapan basis pengetahuan terkelola, dibedakan berdasarkan bidangnya: event_type

StartIngestionJob.StatusChanged— Log tingkat pekerjaan yang mencatat kemajuan pekerjaan konsumsi secara keseluruhan, seperti saat crawling dimulai dan selesai. messageBidang berisi status yang dapat dibaca manusia, misalnya atau. Crawling started Crawling completed
StartIngestionJob.ResourceStatusChanged— log tingkat dokumen yang mencatat status pemrosesan dokumen individual.

Berikut ini adalah contoh log status tingkat pekerjaan.


{
    "event_timestamp": 1718677300000,
    "event": {
        "ingestion_job_id": "<IngestionJobId>",
        "data_source_id": "<DataSourceId>",
        "knowledge_base_arn": "arn:aws:bedrock:<region>:<accountId>:knowledge-base/<KnowledgeBaseId>",
        "message": "Crawling started"
    },
    "event_version": "1.0",
    "event_type": "StartIngestionJob.StatusChanged",
    "level": "INFO"
}

Berikut ini adalah contoh log tingkat dokumen yang mencatat status pemrosesan dari satu dokumen.


{
    "event_timestamp": 1718677342332,
    "event": {
        "ingestion_job_id": "<IngestionJobId>",
        "data_source_id": "<DataSourceId>",
        "knowledge_base_arn": "arn:aws:bedrock:<region>:<accountId>:knowledge-base/<KnowledgeBaseId>",
        "document_id": "<DocumentId>",
        "source_uri": "<SourceUri>",
        "content_type": "<ContentType>",
        "crawl_action": "ADD" | "DELETE" | "UNMODIFIED",
        "index_status": { "Status": "SUCCESS" | "FAILED", "UpdatedTime": "<epochMillis>" },
        "crawl_status": { "Status": "SUCCESS" | "FAILED", "UpdatedTime": "<epochMillis>" },
        "sync_status": { "Status": "SUCCESS" | "FAILED", "UpdatedTime": "<epochMillis>" },
        "chunk_statistics": {
            "created": int,
            "deleted": int,
            "failed_to_create": int,
            "failed_to_delete": int
        },
        "error_message": "<ErrorMessage>"
    },
    "event_version": "1.0",
    "event_type": "StartIngestionJob.ResourceStatusChanged",
    "level": "INFO" | "ERROR"
}

error_messageBidang ini hadir hanya ketika dokumen gagal diproses. chunk_statisticsBidang merangkum potongan yang dibuat atau dihapus untuk dokumen.

Beberapa log tingkat dokumen melaporkan pesan status konektor, bukan bidang status yang ditunjukkan di atas. Log ini mencakup message bidang dengan deskripsi yang dapat dibaca manusia (misalnya, pesan yang menunjukkan bahwa dokumen tidak dapat diambil atau dihapus) dan level dariINFO, atau. WARN ERROR

Kueri contoh

Jika Anda mengirimkan CloudWatch log ke Log, Anda dapat menggunakan Wawasan CloudWatch Log untuk menanyakan log konsumsi untuk basis pengetahuan Anda. Berikut ini adalah beberapa pertanyaan umum.

Buat daftar semua dokumen yang gagal diproses selama konsumsi, dengan pesan kesalahannya.

filter event.connector_document_status.Status = "FAILED" | fields event.document_id, event.source_uri, event.error_message, @timestamp | sort @timestamp desc
Temukan semua entri log untuk dokumen tertentu berdasarkan lokasi sumbernya.

filter event.source_uri = "s3://<bucketName>/<objectKey>" | fields event.document_id, event.connector_document_status.Status, @timestamp | sort @timestamp desc
Buat daftar semua dokumen yang diproses oleh pekerjaan konsumsi tertentu.

filter event.ingestion_job_id = "<IngestionJobId>" | fields event.document_id, event.connector_document_status.Status, @timestamp | sort @timestamp desc
Lihat kemajuan keseluruhan pekerjaan konsumsi, termasuk saat crawling dimulai dan diselesaikan.

filter event_type = "StartIngestionJob.StatusChanged" | fields event.message, @timestamp | sort @timestamp asc

Melacak observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola

Amazon Bedrock dapat memancarkan jejak terdistribusi (bentang) untuk operasi runtime basis pengetahuan sehingga Anda dapat menganalisis latensi permintaan dan langkah-langkah internal permintaan. Jejak dipancarkan hanya untuk Retrieve operasi dan dikirim ke. AWS X-Ray Pengiriman jejak menggunakan pipeline pengiriman log vended yang sama dengan log konsumsi, dengan jenis TRACES log dan tujuan pengiriman. X-Ray

Aktifkan pengiriman jejak menggunakan CloudWatch API

Untuk mengirimkan jejak AWS X-Ray, gunakan CloudWatch API untuk membuat pengiriman, ikuti langkah-langkah berikut.

Panggilan PutDeliverySource: Gunakan PutDeliverySourceAPI untuk membuat sumber pengiriman untuk basis pengetahuan. Lulus basis pengetahuan ARN sebagai resourceArn dan tentukan TRACES sebagai. logType
Panggilan PutDeliveryDestination: Gunakan PutDeliveryDestinationAPI dengan deliveryDestinationType fileXRAY. X-Ray adalah tujuan yang dikelola, jadi Anda tidak menentukandestinationResourceArn. Perhatikan ARN yang dikembalikan dalam respons.
Panggilan CreateDelivery: Gunakan CreateDeliveryAPI untuk menautkan nama sumber pengiriman ke ARN tujuan X-Ray pengiriman.

catatan

Panggilan API ini idempoten. Jika sumber daya sudah ada, Anda dapat dengan aman mengabaikan ConflictException atauResourceAlreadyExistsException.

Izin untuk pengiriman jejak

Untuk mengaktifkan pengiriman jejak, pengguna atau peran harus memiliki bedrock:AllowVendedLogDeliveryForResource izin untuk sumber daya basis pengetahuan, selain izin yang diperlukan untuk dikirimkan. AWS X-Ray

Lihat jejak

Setelah Anda mengaktifkan pengiriman jejak, panggil Retrieve operasi untuk menghasilkan jejak, lalu lihat di AWS X-Ray konsol.

AgentCore observabilitas untuk basis pengetahuan yang dikelola

Amazon Bedrock mengintegrasikan data observabilitas basis pengetahuan terkelola dengan pengalaman observabilitas Amazon Bedrock AgentCore, memberi Anda pandangan konsolidasi tentang metrik dan jejak basis pengetahuan Anda bersama telemetri Anda yang lain. AgentCore

Tidak ada konfigurasi tambahan yang diperlukan untuk integrasi ini. Setelah Anda mengaktifkan metrik runtime dan pengiriman jejak seperti yang dijelaskan di bagian sebelumnya, halaman AgentCore observabilitas Anda akan terisi secara otomatis dengan data basis pengetahuan yang sesuai. Tidak ada tindakan tambahan yang harus diambil.

catatan

AgentCore integrasi observabilitas hanya tersedia untuk basis pengetahuan yang dikelola.

Dukungan pelanggan dan pemecahan masalah

Pangkalan Pengetahuan Terkelola Amazon Bedrock untuk sementara menyimpan kueri pelanggan dan data pengambilan terkait semata-mata untuk memberikan dukungan debugging dalam menanggapi masalah yang dilaporkan pelanggan. AWS tidak mengakses data ini kecuali pelanggan secara eksplisit menyetujui selama keterlibatan dukungan. Amazon Bedrock tidak menggunakan data ini untuk melatih atau meningkatkan model yang mendasarinya.

Konvensi Dokumen

Sesuaikan konsumsi untuk sumber data

Sinkronkan sumber data