Подготовка существующих файлов для приема

Создайте файлы боковой коляски метаданных, чтобы поисковая служба могла связать существующие объекты Amazon S3 с файлами Salesforce.

Примечание Выполните эту задачу только для файлов, существовавших до включения функции внешнего поиска хранилища и его обязательных полномочий. Salesforce автоматически создает необходимые метаданные для новых файлов после включения функции и полномочий.

Прежде чем начать, убедитесь в наличии:

• Настраиваемая база знаний Amazon Bedrock Knowledge или индекс Amazon Kendra.
• Отчет или декларация запаса Amazon S3, определяющая существующие объекты для обработки.
• Полномочие на создание лямбда-функций и заданий пакетных операций Amazon S3.
• Полномочие на чтение файла соотнесения, исходных объектов и существующих колясок.
• Полномочие на запись колясок метаданных в исходную область.

1. Определите существующие объекты S3 для обработки.
2. Создайте файл соотнесения, связывающий каждый существующий файл с расположением Salesforce ContentDocumentId и Amazon S3.
   См. Создание файла пакетного соотнесения для внешних хранимых файлов.
3. Создайте файл метаданных коляски для каждого существующего файла.
   Метаданные связывают файл с записью Salesforce. Требования к метаданным см. в разделе Metadata and filtering for a Knowledge base в документации AWS.
4. Добавьте связанные значения Salesforce ContentDocumentId в каждую коляску.
5. Проверьте соответствие каждой коляски формату метаданных Amazon Bedrock или Kendra, при необходимости.
   Дополнительную информацию см. в разделе «Добавление метаданных в файлы базы знаний в документации AWS» и см. метаданные документа S3 в документации AWS.
6. Хранение колясок с метаданными:
   • Amazon Kendra: Хранить в __sfdcroot__/__metadata__/ в исходной области S3.
   • Бедрок Amazon: Храните коляску с метаданными рядом с исходным объектом.
7. Вызовите лямбда-функцию с пакетными событиями Amazon S3.

   Инструкции см. в разделе «Вызов лямбда-функции посредством пакетных событий Amazon S3».

   

   Примечание Amazon Kendra не создает транскрипты или сводки на основе аудио, видео или содержимого изображения. Используйте соответствующую модель для создания текстового содержимого, доступного для поиска, до приема Amazon Kendra. Например, автоматизация данных Amazon Bedrock. См. «Автоматизация данных Amazon Bedrock».

   Следующий пример иллюстрирует логику обновления коляски:

   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. Предоставьте лямбда-функции доступ к исходному сегменту.
9. Создайте и выполните задание пакетных операций Amazon S3, которое вызывает лямбда-функцию для существующих объектов.

• Создание файла пакетного соотнесения для файлов, хранящихся во внешних источниках
  Подготовьте существующие файлы для Amazon Bedrock или Amazon Kendra, создав файл соотнесения, связывающий файлы Salesforce с расположениями Amazon S3. Эту задачу нужно выполнить только при наличии существующих файлов в Amazon S3, которые нужно искать.