Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Probar y consultar bases de conocimiento multimodales
<a name="kb-multimodal-test-and-query"></a>

Tras ingerir tu contenido multimodal, puedes probar y consultar tu base de conocimientos mediante la consola o la API. Los tipos de consultas disponibles dependen del enfoque de procesamiento que elijas.

------
#### [ Console ]

**Para poner a prueba su base de conocimientos desde la consola**

1. En la página de detalles de la base de conocimientos, dirígete a la sección **Probar la base de conocimientos**.

1. Elija el tipo de consulta:
   + **Solo recuperación estándar:** consulte y recupere información de fuentes de datos en una única base de conocimientos.
   + **Recuperación y generación de respuestas:** consulte una única base de conocimientos y genere respuestas basadas en los resultados recuperados mediante un modelo básico.
**nota**  
Si tiene contenido multimodal, debe usar el analizador BDA para la recuperación y la generación de respuestas.

1. Configure opciones adicionales según sea necesario:
   + **Fragmentos de origen:** especifique el número máximo de fragmentos de origen que se van a devolver
   + **Tipo de búsqueda:** seleccione el tipo de búsqueda para personalizar la estrategia de consulta
   + **Filtros de metadatos:** aplique filtros para restringir los resultados de búsqueda
   + **Barandillas:** seleccione una barandilla existente o cree una nueva

1. Introduce una consulta de texto o sube una imagen (solo para Nova Multimodal Embeddings) para buscar tu contenido multimodal. Usa el botón de adjuntar para cargar imágenes y buscar similitudes visuales.

1. Revisa los resultados, que incluyen:
   + Fragmentos de contenido recuperados con puntuaciones de relevancia
   + Referencias del archivo fuente y marcas de tiempo (para audio/vídeo)
   + Metadatos, incluidos los tipos de archivos y la información de procesamiento
   + En el caso del contenido multimedia, los controles de reproducción incluyen un posicionamiento automático de los segmentos en función de las marcas de tiempo recuperadas

------
#### [ API ]

Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar la API Amazon Bedrock Agent Runtime para consultar su base de conocimientos multimodal mediante programación:

**Ejemplo de consulta de texto**  
Búsqueda mediante entrada de texto:

```
aws bedrock-agent-runtime retrieve \
--knowledge-base-id <knowledge-base-id> \
--retrieval-query text="robot automation in manufacturing"
```

**Ejemplo de consulta de imagen (solo incorporaciones multimodales de Nova)**  
Búsqueda mediante una imagen cargada:

```
{
    "knowledgeBaseId": "<knowledge-base-id>",
    "retrievalQuery": {
        "imageQuery": {
            "inlineContent": {
                "mimeType": "image/jpeg",
                "data": "<base64-encoded-image>"
            }
        }
    }
}
```

------

## Tipos de consulta compatibles
<a name="kb-multimodal-query-types"></a>

**Consultas de texto**  
Compatible con los enfoques Nova Multimodal Embeddings y BDA. Realice búsquedas con texto en lenguaje natural para encontrar contenido relevante en todos los tipos de medios.

**Consultas de imágenes**  
Solo es compatible con Nova Multimodal Embeddings. Sube imágenes para encontrar contenido visualmente similar en tu base de conocimientos.

## Entender los metadatos de las respuestas
<a name="kb-multimodal-response-metadata"></a>

Las respuestas a las consultas multimodales incluyen metadatos adicionales para el contenido multimedia:

**Atribución de la fuente**  
Ubicación original del archivo (SourceURI) y ubicación de almacenamiento multimodal (SupplementalURI) para un acceso fiable

**Metadatos temporales**  
Marcas de tiempo de inicio y finalización de los segmentos de audio y vídeo, lo que permite una navegación precisa al contenido relevante

**Información sobre el tipo de contenido**  
Indicadores de formato de archivo, método de procesamiento y modalidad para ayudar a las aplicaciones a gestionar los diferentes tipos de contenido de forma adecuada

**Estructura de metadatos de bases de datos vectoriales**  
Cuando se procesa y almacena contenido multimodal, se utiliza la siguiente estructura de metadatos en la base de datos vectorial:
+ **campo de texto:** en el caso de los archivos multimedia procesados con Nova Multimodal Embeddings, este campo contiene una cadena vacía, ya que el contenido está incrustado como multimedia nativo y no como texto
+ **campo de metadatos:** contiene información estructurada, incluidos los detalles de la fuente y las referencias al contenido relacionado:

  ```
  {
    "source": {
      "sourceType": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://source-bucket/path/to/file.mp4"
      }
    },
    "relatedContent": [{
      "type": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://multimodal-storage-bucket/processed/file.mp4"
      }
    }]
  }
  ```
+ **Campos creados automáticamente:** campos adicionales para filtrar e identificar:
  + `x-amz-bedrock-kb-source-uri`: URI de origen original para las operaciones de filtrado
  + `x-amz-bedrock-kb-data-source-id`: identificador de fuente de datos para rastrear el origen del contenido
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-start-time-in-millis`: inicia la marca de tiempo en milisegundos para los segmentos de audio y vídeo
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-end-time-in-millis`: Finaliza la marca de tiempo en milisegundos para los segmentos de audio y vídeo
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-mime-type`: tipo MIME del archivo fuente
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-modality`: Modalidad del archivo fuente (TEXTO, IMAGEN, AUDIO, VÍDEO)

**importante**  
Las aplicaciones deben usar las marcas de tiempo proporcionadas para extraer y reproducir segmentos específicos de los archivos de audio y vídeo. La base de conocimientos devuelve referencias a archivos completos, no a clips presegmentados.