詳細情報:
既存のファイルを取り込むための準備
検索サービスで既存の Amazon S3 オブジェクトを Salesforce ファイルに関連付けられるように、メタデータサイドカーファイルを作成します。
開始する前に、次のことを確認します。
- 設定済みの Amazon Bedrock Knowledge Base または Amazon Kendra インデックス。
- 処理する既存のオブジェクトを識別する Amazon S3 在庫レポートまたはマニフェスト。
- Lambda 関数と Amazon S3 一括処理ジョブを作成する権限。
- マッピングファイル、ソースオブジェクト、既存のサイドカーを参照する権限。
- ソースバケットにメタデータサイドカーを書き込む権限。
- 処理する既存の S3 オブジェクトを特定します。
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既存の各ファイルを Salesforce ContentDocumentId および Amazon S3 のロケーションに関連付ける対応付けファイルを生成します。
「Generate a Batch Mapping File for Externally Stored Files」を参照してください。
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既存のファイルごとにサイドカーメタデータファイルを作成します。
メタデータによってファイルが Salesforce レコードに関連付けられます。メタデータの要件については、AWSドキュメントの「メタデータと知識ベースのフィルタリング」を参照してください。
- 関連付けられた Salesforce ContentDocumentId 値を各サイドカーに追加します。
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必要に応じて、各サイドカーが Amazon Bedrock または Kendra メタデータ形式に従っていることを確認します。
詳細については、AWSドキュメントの「Add metadata to files for a Knowledge base」およびAWSドキュメントの「S3 document metadata」を参照してください。
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メタデータサイドカーを保存します。
- Amazon Kendra: ソース S3 バケットの [
__sfdcroot__/__metadata__/] に保存します。 - Amazon Bedrock: ソースオブジェクトと共にメタデータサイドカーを保存します。
- Amazon Kendra: ソース S3 バケットの [
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Amazon S3 バッチイベントを使用して Lambda 関数を呼び出します。
手順は、「Amazon S3 バッチイベントを使用した Lambda 関数の呼び出し」を参照してください。
メモ Amazon Kendra では、音声、動画、画像コンテンツからトランスクリプトや概要は生成されません。Amazon Kendra で取り込まれる前に、適切なモデルを使用してこれらのファイルの検索可能なテキストコンテンツを作成します。たとえば、「Amazon Bedrock Data Automation」 (Amazon 基盤データの自動化) などです。「Amazon Bedrock Data Automation」を参照してください。次の例は、サイドカーの更新ロジックを示しています。
1. Load mapping file 2. For each file in S3: a. Look up the salesforce content document Ids from mapping file b. Create sidecar metadata json file c. Populate the content document Ids in the json file according the correct Bedrock / Kendra format d. Make sure the metadata attribute key is "contentDocumentIds" and is an array of 15 digit Id strings - Lambda 関数にソースバケットへのアクセス権を付与します。
- 既存のオブジェクトの Lambda 関数を呼び出す Amazon S3 一括処理ジョブを作成して実行します。
- 外部保存ファイルの一括対応付けファイルの生成
Salesforce ファイルを Amazon S3 ロケーションに関連付けるマッピングファイルを生成することで、Amazon Bedrock または Amazon Kendra の既存のファイルを準備します。このタスクは、Amazon S3 に検索する既存のファイルがある場合にのみ実行する必要があります。
