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# RAG implementieren
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**Anmerkung**  
Diese Dokumentation bezieht sich auf Amazon Nova Version 1. Das Amazon Nova 2 Sonic-Handbuch finden Sie unter [Tool-Konfiguration](https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/nova2-userguide/sonic-tool-configuration.html).

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert Antworten, indem Informationen aus Ihren Wissensdatenbanken abgerufen und integriert werden. Mit Amazon Nova Sonic wird RAG mithilfe von Tools implementiert. 

## Grundlegende Informationen über die Implementierung der Wissensdatenbank
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Für die Implementierung einer RAG sind die folgenden Elemente erforderlich:
+ **Tool konfigurieren** – Definieren Sie ein Such-Tool für die Wissensdatenbank in Ihrem `promptStart`-Ereignis.
+ **Anfrage zur Verwendung des Tools erhalten** – Wenn der Benutzer eine Frage stellt, ruft das Modell das Wissensdatenbank-Tool auf.
+ **Vektordatenbank abfragen** – Führen Sie die Suchabfrage anhand Ihrer Vektordatenbank aus.
+ **Ergebnisse zurückgeben** – Die Suchergebnisse zurück an das Modell senden.
+ **Antwort generieren** – Das Modell bezieht die abgerufenen Informationen in seine mündliche Antwort ein.

## Konfiguration der Wissensdatenbank
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Hier ist eine Beispielkonfiguration eines grundlegenden Wissensdatenbank-Tools:

```
{
     toolSpec: {
         name: "knowledgeBase",
         description: "Search the company knowledge base for information",
         inputSchema: {
             json: JSON.stringify({
                 type: "object",
                 properties: {
                     query: {
                         type: "string",
                         description: "The search query to find relevant information"
                     }
                 },
                 required: ["query"]
             })
         }
     }
 };
```