수집할 기존 파일 준비

검색 서비스가 기존 Amazon S3 개체를 Salesforce 파일과 연결할 수 있도록 메타데이터 링크 모음 파일을 만듭니다.

노트 외부 저장소 검색 및 필수 권한이 활성화되기 전에 존재했던 파일에 대해서만 이 과업을 완료합니다. 기능 및 권한이 활성화된 후 Salesforce에서 새 파일에 대한 필수 메타데이터를 자동으로 만듭니다.

시작하기 전에 다음을 확인하십시오.

• 구성된 Amazon Bedrock Knowledge 자료 또는 Amazon Kendra 인덱스입니다.
• 처리할 기존 개체를 식별하는 Amazon S3 재고 보고서 또는 매니페스트입니다.
• 람다 함수 및 Amazon S3 배치 작업을 만들 수 있는 권한입니다.
• 매핑 파일, 소스 개체, 기존 링크 카드를 읽을 수 있는 권한입니다.
• 소스 버킷에 메타데이터 링크를 작성할 수 있는 권한입니다.

1. 처리할 기존 S3 개체를 식별합니다.
2. 각 기존 파일을 Salesforce ContentDocumentId 및 Amazon S3 위치와 연결하는 매핑 파일을 생성합니다.
   외부 저장 파일에 대한 배치 매핑 파일 생성을 참조하십시오.
3. 각 기존 파일에 대한 링크 모음 메타데이터 파일을 만듭니다.
   메타데이터가 Salesforce 레코드와 파일을 연결합니다. 메타데이터 요구 사항은 AWS 설명서의 메타데이터 및 Knowledge 자료 필터링을 참조하십시오.
4. 각 링크 카드에 연관된 Salesforce ContentDocumentId 값을 추가합니다.
5. 각 링크 카드가 해당하는 Amazon Bedrock 또는 Kendra 메타데이터 형식을 따르는지 확인합니다.
   자세한 내용은 AWS 설명서의 Knowledge 자료를 위해 파일에 메타데이터 추가를 참조하고 AWS 설명서의 S3 문서 메타데이터를 참조하십시오.
6. 메타데이터 링크 카드 저장:
   • Amazon Kendra: 소스 S3 버킷의 __sfdcroot__/__metadata__/ 아래 저장.
   • Amazon Bedrock: 소스 개체 옆에 메타데이터 사이드카를 저장합니다.
7. Amazon S3 배치 이벤트를 사용하여 람다 함수를 호출합니다.

   지침은 Amazon S3 배치 이벤트를 사용하여 람다 함수 호출을 참조하십시오.

   

   노트 Amazon Kendra는 오디오, 비디오 또는 이미지 콘텐츠에서 기록 또는 요약을 생성하지 않습니다. Amazon Kendra가 파일을 수집하기 전에 적절한 모델을 사용하여 해당 파일에 대한 검색 가능한 텍스트 콘텐츠를 만듭니다. 예를 들어, Amazon Bedrock 데이터 자동화입니다. Amazon Bedrock 데이터 자동화를 참조하십시오.

   다음 예는 링크 카드 업데이트 논리를 보여줍니다.

   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

8. 람다 함수에 소스 버킷에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
9. 기존 개체에 대한 람다 함수를 호출하는 Amazon S3 배치 작업을 만들고 실행합니다.

• 외부에 저장된 파일에 대한 배치 매핑 파일 생성
  Salesforce 파일을 Amazon S3 위치와 연결하는 매핑 파일을 생성하여 Amazon Bedrock 또는 Amazon Kendra용 기존 파일을 준비합니다. 검색하려는 Amazon S3에 기존 파일이 있는 경우에만 이 과업을 완료해야 합니다.