为摄取准备现有文件

创建元数据侧卡文件，以便搜索服务可以将现有 Amazon S3 对象与 Salesforce 文件相关联。

备注 仅对在启用外部存储搜索及其所需权限之前存在的文件完成此任务。启用功能和权限后，Salesforce 会自动为新文件创建所需的元数据。

开始之前，请确保您拥有：

• 配置的 Amazon Bedrock Knowledge 库或 Amazon Kendra 索引。
• Amazon S3 库存报表或清单，标识要处理的现有对象。
• 创建 Lambda 函数和 Amazon S3 批处理操作作业的权限。
• 读取映射文件、源对象和现有侧卡的权限。
• 将元数据侧卡写入源存储桶的权限。

1. 确定要处理的现有 S3 对象。
2. 生成映射文件，将每个现有文件与其 Salesforce ContentDocumentId 和 Amazon S3 位置相关联。
   请参阅为外部存储的文件生成批处理映射文件。
3. 为每个现有文件创建侧车元数据文件。
   元数据将文件与其 Salesforce 记录相关联。元数据要求见AWS文档中的元数据和Knowledge 库筛选。
4. 将关联的 Salesforce ContentDocumentId 值添加到每个侧车。
5. 验证每个侧车是否遵循 Amazon Bedrock 或 Kendra 元数据格式（如果适用）。
   有关更多信息,请查看 AWS 文档中的为 Knowledge 库添加元数据,以及 AWS 文档中的S3 文档元数据。
6. 存储元数据侧卡：
   • Amazon Kendra： 在源 S3 存储桶中__sfdcroot__/__metadata__/存储。
   • Amazon Bedrock: 将元数据侧卡与源对象一起存储。
7. 使用 Amazon S3 批处理事件调用 Lambda 函数。

   有关说明，请查看使用 Amazon S3 批处理事件调用 Lambda 函数。

   

   备注 Amazon Kendra 不会从音频、视频或图像内容生成脚本或汇总。在 Amazon Kendra 接收之前，使用适当的模型为这些文件创建可搜索的文本内容。例如，Amazon Bedrock 数据自动化。请参阅 Amazon Bedrock 数据自动化。

   以下示例说明了侧车更新逻辑：

   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. 授予 Lambda 函数对源存储桶的访问权限。
9. 创建并运行 Amazon S3 批处理操作作业，该作业调用现有对象的 Lambda 函数。

• 为外部存储的文件生成批处理映射文件
  通过生成将 Salesforce 文件与其 Amazon S3 位置关联的映射文件，为 Amazon Bedrock 或 Amazon Kendra 准备现有文件。只有在 Amazon S3 中有您想要搜索的现有文件时，您才能完成此任务。