S3 Vectors×Bedrock Knowledge Basesで構築する社内ナレッジ検索システム

はじめに

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S3 Vectorsは、ベクトルデータの保存・クエリをネイティブにサポートする初のクラウドストレージです。Amazon Bedrock Knowledge Basesと統合することで、社内ドキュメントのナレッジ検索（RAG）システムを低コストかつ簡単に構築できます。

前提条件

• AWSアカウントとIAM権限（S3 Vectors、Bedrock両方へのアクセス）
• 対応リージョン（東京リージョンも利用可能）
• ナレッジベース用のソースドキュメント（最大50MB）

ソースドキュメントの対応ファイル形式

構築手順

画面レイアウトは 2026/01/24時点のものです

Step 1: ソースドキュメントの準備

1. S3を開く。
   
2. S3コンソールで「バケットを作成」をクリック。
   
3. バケット名を入力し、その他の設定項目は変更せずにそのまま進む。
   
4. 「バケットを作成」をクリック。
   
5. 作成したバケットを開き、ドキュメントを3点ほどアップロード。
   

 　・アップロードファイル1点目 – sample_Excelの便利機能.docx
　　
 　・アップロードファイル2点目 – sample_デスクワークの疲労対策.docx
　　
　 ・アップロードファイル3点目 – sample_集中力を高める方法.docx
　　

Step 2: Bedrock Knowledge Basesの作成

1. Amazon Bedrockを開く。
   
2. Bedrockコンソールで「ナレッジベース」→「作成」を選択。
   
3. 「ベクトルストアを含むナレッジベース」を選択。
   
4. データソースでS3を選択し、次へ。その他の設定項目は変更せずにそのまま進む。
   
5. S3 の URI：参照でStep 1のS3バケットを指定し、次へ。その他の設定項目は変更せずにそのまま進む。
   
6. 埋め込みモデルを選択（Amazon Titan Text Embeddings等）。
   
7. ベクトルデータベースにあるベクトルデータベースでS3 Vectorsを選択し、次へ。
   
8. 「ナレッジベースを作成」をクリック。
   

Step 3: データソースの同期

1. 作成したナレッジベースを選択。
   
2. データソースの概要セクションで「同期」をクリック。この時点でベクトル化を行い、テキストの意味検索が可能になります。
   

Step 4: ナレッジ検索のテスト

1. ナレッジベース画面で「ナレッジベースをテスト」を選択。
   
2. 「取得と応答生成」にある「取得と応答生成」を選択し、モデルを選択（Amazon Nove Pro 1.0等）。
   
3. 質問を入力してナレッジ検索の動作を確認。
   

まとめ

S3 VectorsとBedrock Knowledge Basesを組み合わせることで、インフラ管理の負担を極限まで減らし、コストを抑えたナレッジ検索（RAG）システムを構築できます。

参考：

Amazon Bedrock ナレッジベースデータの前提条件

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-ds.html

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