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# Regioni e modelli supportati per Knowledge Base per Amazon Bedrock
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Per vedere quali modelli supportano le Knowledge Base, consulta la sezione [Modelli a colpo d'occhio](model-cards.md) e scegli il modello che ti interessa.

Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta anche l’uso di profili di inferenza per l’analisi dei dati o per la generazione di risposte. Con i profili di inferenza, puoi tenere traccia dei costi e delle metriche e puoi anche eseguire inferenze tra Regioni per distribuire le richieste di inferenza del modello su una serie di Regioni per consentire un throughput più elevato. È possibile specificare un profilo di inferenza in una richiesta [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html)or [CreateDataSource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateDataSource.html). Per ulteriori informazioni, consulta [Configurare una risorsa di invocazione del modello utilizzando i profili di inferenza](inference-profiles.md).

**Importante**  
Se utilizzi l’inferenza tra Regioni, i tuoi dati possono essere condivisi tra Regioni.

Puoi anche utilizzare modelli di SageMaker intelligenza artificiale o [modelli personalizzati](custom-models.md) da addestrare sui tuoi dati.

**Nota**  
Se utilizzi un' SageMaker intelligenza artificiale o un modello personalizzato, devi specificare i prompt di orchestrazione e generazione (per ulteriori informazioni, consulta Modelli di **prompt della Knowledge Base** in). [Configurare e personalizzare la generazione di query e risposte](kb-test-config.md) I prompt devono includere variabili di informazione per accedere al contesto e all’input dell’utente.

Il supporto per Regione e modello è diverso per alcune funzionalità di eseguire una query per Knowledge Base per Amazon Bedrock. Seleziona un argomento per visualizzare il supporto per una funzionalità:

**Topics**
+ [Modelli supportati per gli embedding vettoriali](#knowledge-base-supported-embeddings)
+ [Regioni e modelli supportati per l’analisi](#knowledge-base-supported-parsing)
+ [Regioni e modelli supportati per la riclassificazione dei risultati durante una query](#knowledge-base-supported-rerank)
+ [Regioni supportate per le knowledge base con datastore strutturati](#knowledge-base-supported-structured)

## Modelli supportati per gli embedding vettoriali
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Knowledge Base per Amazon Bedrock utilizza un modello di embedding per convertire i dati in embedding vettoriali e archiviarli in un database vettoriale. Per ulteriori informazioni, consulta [Trasformazione di dati in una knowledge base](kb-how-data.md).

Amazon Bedrock Knowledge Bases supporta gli incorporamenti vettoriali utilizzando i seguenti modelli di base:


| Provider | Modello | ID modello | Single-region supporto per modelli | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Amazon | Titan Embeddings G1 - Text | amazon.titan-embed-text-v1 | ap-northeast-1<br />eu-central-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 
| Amazon | Titan Text Embeddings V2 | amazon.titan-embed-text-v2:0 | ap-northeast-1<br />ap-northeast-2<br />ap-northeast-3<br />ap-south-1<br />ap-south-2<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-central-2<br />eu-north-1<br />eu-south-1<br />eu-south-2<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-east-2<br />us-gov-east-1<br />us-gov-west-1<br />us-west-2 | 
| Cohere | Embed English | cohere.embed-english-v3 | ap-northeast-1<br />ap-south-1<br />ap-southeast-1<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 
| Cohere | Embed Multilingual | cohere.embed-multilingual-v3 | ap-northeast-1<br />ap-south-1<br />ap-southeast-1<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 

I modelli di embedding supportano i seguenti tipi di vettori.


****  

| Nome modello | Tipo di vettore supportato | Numero di dimensioni supportate | 
| --- | --- | --- | 
| Amazon Titan Embeddings G1 - Text | Floating-point | 1536 | 
| Embedding di testo Amazon Titan V2 | Floating-point, binario | 256, 512, 1.024 | 
| Cohere Embed (inglese) | Floating-point, binario | 1.024 | 
| Cohere Embed (multilingue) | Floating-point, binario | 1.024 | 
| Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 | Floating-point | 1.024 | 
| CohereIncorpora v3 (multimodale) | Floating-point, binario | 1.024 | 
| Incorporamenti multimodali di Amazon Nova | Floating-point | 1.024 | 

## Regioni e modelli supportati per l’analisi
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Quando converti i dati in embedding vettoriali, hai diverse opzioni per analizzare i dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock. Per ulteriori informazioni, consulta [Opzioni di analisi per l’origine dati](kb-advanced-parsing.md).

Di seguito sono elencate le opzioni di analisi supportate:
+ Il parser Amazon Bedrock Data Automation è supportato nelle Regioni Stati Uniti occidentali (Oregon), è in anteprima ed è soggetto a modifiche.
+ Le seguenti famiglie di modelli di fondazione possono essere utilizzate come parser:
  + Modelli Claude Vision
  + Modelli Nova Vision
  + Modelli LLama 4 vision

  Per conoscere la disponibilità attuale per Regioni, consulta [Modelli di fondazione supportati in Amazon Bedrock](models-supported.md).

## Regioni e modelli supportati per la riclassificazione dei risultati durante una query
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Quando si recuperano i risultati delle query della knowledge base, è possibile utilizzare un modello di riclassificazione per riclassificare i risultati delle query della knowledge base. Per ulteriori informazioni, consultare [Interrogare una knowledge base e recuperare dei dati](kb-test-retrieve.md) e [Interrogare una knowledge base e generare risposte basate sui dati recuperati](kb-test-retrieve-generate.md).

Per un elenco di Regioni e modelli che supportano la riclassificazione, consulta [Regioni e modelli supportati per la riclassificazione in Amazon Bedrock](rerank-supported.md).

## Regioni supportate per le knowledge base con datastore strutturati
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Le knowledge base con datastore strutturati consentono di collegare le knowledge base ai datastore strutturati e di convertire le query in linguaggio naturale in query SQL. Per ulteriori informazioni, consulta [Compilazione di una knowledge base mediante connessione a un datastore strutturato](knowledge-base-build-structured.md).

Le Knowledge Base con archivi di dati strutturati sono disponibili nei seguenti paesi: Regioni AWS
+ Europa (Francoforte)
+ Europa (Zurigo)
+ Europa (Irlanda)
+ Europa (Londra)
+ Europa (Parigi)
+ Asia Pacifico (Tokyo)
+ Asia Pacifico (Seul)
+ Asia Pacifico (Mumbai)
+ Asia Pacifico (Singapore)
+ Asia Pacifico (Sydney)
+ Canada (Centrale)
+ Sud America (San Paolo)
+ Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
+ Stati Uniti orientali (Ohio)
+ Stati Uniti occidentali (Oregon)
+ AWS GovCloud (US-West)