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# Personalizar a ingestão para uma fonte de dados
<a name="kb-managed-customize-ingestion"></a>

Você pode personalizar a ingestão de vetores ao conectar uma fonte de dados no Console de gerenciamento da AWS ou modificando o valor do `vectorIngestionConfiguration` campo ao enviar uma [CreateDataSource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateDataSource.html)solicitação.

Selecione um tópico para saber como incluir configurações para personalizar a ingestão ao se conectar a uma fonte de dados:

**Topics**
+ [Use a análise inteligente](#kb-managed-customize-parsing)
+ [Escolher uma estratégia de fragmentação](#kb-managed-customize-chunking)

## Use a análise inteligente
<a name="kb-managed-customize-parsing"></a>

As bases de conhecimento gerenciadas usam análise inteligente por padrão. A análise inteligente é uma estratégia de análise gerenciada por serviços que seleciona automaticamente a melhor abordagem de análise para seu conteúdo. Você não precisa configurar um modelo de análise nem fornecer configurações adicionais.

Para usar a análise inteligente, você pode omitir o `parsingConfiguration` campo do `vectorIngestionConfiguration` ou especificá-lo explicitamente da seguinte forma:

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

**nota**  
As bases de conhecimento gerenciadas apoiam apenas a `SMART_PARSING` estratégia. Outras estratégias de análise, como `BEDROCK_FOUNDATION_MODEL` e, não `BEDROCK_DATA_AUTOMATION` são suportadas.

## Escolher uma estratégia de fragmentação
<a name="kb-managed-customize-chunking"></a>

Você pode personalizar a forma como os documentos em sua fontes de dados são agrupados para armazenamento e recuperação. Para saber mais sobre as opções para fragmentar dados nas Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock, consulte [Como a fragmentação de conteúdo funciona para bases de conhecimento](kb-chunking.md).

**Atenção**  
Não será possível alterar a estratégia de fragmentação após a conexão da fonte de dados.

No, Console de gerenciamento da AWS você escolhe a estratégia de fragmentação ao se conectar a uma fonte de dados. Com a API Amazon Bedrock, você inclui um [ChunkingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_ChunkingConfiguration.html)no `chunkingConfiguration` campo do [VectorIngestionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_VectorIngestionConfiguration.html).

Se você omitir essa configuração ou especificar a estratégia de fragmentação padrão, o serviço usará fragmentação de tamanho fixo com 300 tokens e 20% de sobreposição.

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

Expanda a seção que corresponde à estratégia de fragmentação que você deseja usar:

### Sem fragmentação
<a name="w2aac32c12c25c13c17c11c15b1"></a>

Para tratar cada documento em sua fonte de dados como um único fragmento de origem, especifique `NONE` no campo `chunkingStrategy` de `ChunkingConfiguration`, conforme o seguinte formato:

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

### Fixed-size fragmentando
<a name="w2aac32c12c25c13c17c11c15b3"></a>

Para dividir cada documento em sua fonte de dados em partes de aproximadamente o mesmo tamanho, especifique `FIXED_SIZE` no `chunkingStrategy` campo do `ChunkingConfiguration` e inclua um [FixedSizeChunkingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_FixedSizeChunkingConfiguration.html)no `fixedSizeChunkingConfiguration` campo, conforme o formato a seguir:

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

**nota**  
A fragmentação semântica não é compatível com bases de conhecimento gerenciadas.