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# Personalizzare l’importazione per un’origine dati
<a name="kb-managed-customize-ingestion"></a>

Puoi personalizzare l'ingestione vettoriale quando connetti una fonte di dati in Console di gestione AWS o modificando il valore del campo quando invii una richiesta. `vectorIngestionConfiguration` [CreateDataSource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateDataSource.html)

Selezionare un argomento per scoprire come includere configurazioni per personalizzare l’importazione durante la connessione a un’origine dati:

**Topics**
+ [Usa l'analisi intelligente](#kb-managed-customize-parsing)
+ [Scegliere una strategia di chunking](#kb-managed-customize-chunking)

## Usa l'analisi intelligente
<a name="kb-managed-customize-parsing"></a>

Le knowledge base gestite utilizzano l'analisi intelligente per impostazione predefinita. L'analisi intelligente è una strategia di analisi gestita dai servizi che seleziona automaticamente l'approccio di analisi migliore per i contenuti. Non è necessario configurare un modello di analisi o fornire impostazioni aggiuntive.

Per utilizzare l'analisi intelligente, puoi omettere il `parsingConfiguration` campo da o specificarlo esplicitamente come segue: `vectorIngestionConfiguration`

```
{
    "parsingConfiguration": {
        "parsingStrategy": "SMART_PARSING"
    }
}
```

**Nota**  
Le knowledge base gestite supportano solo la strategia. `SMART_PARSING` Altre strategie di analisi come `BEDROCK_FOUNDATION_MODEL` e non `BEDROCK_DATA_AUTOMATION` sono supportate.

## Scegliere una strategia di chunking
<a name="kb-managed-customize-chunking"></a>

È possibile personalizzare il modo in cui i documenti contenuti nei dati vengono suddivisi in blocchi per l’archiviazione e il recupero. Per ulteriori informazioni sulle opzioni per il chunking dei dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock, consulta [Come funziona il chunking dei contenuti per le knowledge base](kb-chunking.md).

**avvertimento**  
Dopo la connessione all’origine dati, non è possibile modificare la strategia di chunking.

In alternativa, Console di gestione AWS scegli la strategia di suddivisione in blocchi quando ti connetti a una fonte di dati. Con l'API Amazon Bedrock, includi un [ChunkingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_ChunkingConfiguration.html)nel `chunkingConfiguration` campo di [VectorIngestionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_VectorIngestionConfiguration.html).

Se ometti questa configurazione o specifichi la strategia di suddivisione in blocchi predefinita, il servizio utilizza la suddivisione in blocchi a dimensione fissa con 300 token e una sovrapposizione del 20%.

```
{
    "chunkingConfiguration": {
        "chunkingStrategy": "DEFAULT"
    }
}
```

Espandi la sezione corrispondente alla strategia di suddivisione in blocchi che desideri utilizzare:

### Nessun chunking
<a name="w2aac32c12c25c13c17c11c15b1"></a>

Per trattare ogni documento dell’origine dati come un singolo blocco di origine, specificare `NONE` nel campo `chunkingStrategy` della `ChunkingConfiguration`, come nel seguente formato:

```
{
    "chunkingStrategy": "NONE"
}
```

### Fixed-size suddivisione in blocchi
<a name="w2aac32c12c25c13c17c11c15b3"></a>

Per dividere ogni documento della fonte di dati in blocchi approssimativamente della stessa dimensione, specifica `FIXED_SIZE` nel `chunkingStrategy` campo di `ChunkingConfiguration` e includi un [FixedSizeChunkingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_FixedSizeChunkingConfiguration.html)nel `fixedSizeChunkingConfiguration` campo, come nel formato seguente:

```
{
    "chunkingStrategy": "FIXED_SIZE",
    "fixedSizeChunkingConfiguration": {
        "maxTokens": number,
        "overlapPercentage": number
    }
}
```

**Nota**  
Il chunking semantico non è supportato per le knowledge base gestite.