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Augmentez la génération de réponses pour votre agent grâce à une base de connaissances
Les bases de connaissances Amazon Bedrock vous aident à tirer parti de Retrieval Augmented Generation (RAG), une technique populaire qui consiste à extraire des informations d'un magasin de données pour augmenter les réponses générées par les grands modèles linguistiques (). LLMs Lorsque vous configurez une base de connaissances avec votre source de données et votre magasin de vecteurs, votre application peut interroger la base de connaissances afin de renvoyer des informations permettant de répondre à la requête, soit par des citations directes provenant des sources, soit par des réponses naturelles générées à partir des résultats de la requête.
Pour utiliser les bases de connaissances Amazon Bedrock avec votre agent Amazon Bedrock, vous devez d'abord créer une base de connaissances, puis associer la base de connaissances à l'agent. Si vous n'avez pas encore créé de base de connaissances, reportez-vous Récupérez des données et générez des réponses basées sur l'IA avec des bases de connaissances à la section pour en savoir plus sur les bases de connaissances et en créer une. Vous pouvez associer une base de connaissances lors de la création d'un agent ou après la création d'un agent. Pour associer une base de connaissances à un agent existant, sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes suivantes :
Vous pouvez modifier les configurations de requête d'une base de connaissances attachée à votre agent en utilisant le sessionState champ du InvokeAgentdemande lorsque vous invoquez votre agent. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Contexte de session de l'agent de contrôle.
