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La génération augmentée par extraction (RAG) améliore les réponses en récupérant et en incorporant les informations de vos bases de connaissances. Avec Amazon Nova Sonic, RAG est implémenté grâce à l'utilisation d'outils.
Aperçu de la mise en œuvre de la base
La mise en œuvre d'un RAG nécessite les éléments suivants :
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Configuration de l'outil : définissez un outil de recherche dans la base de connaissances pour votre
promptStartévénement. -
Recevoir une demande d'utilisation de l'outil : lorsque l'utilisateur pose une question, le modèle appelle l'outil de base de connaissances.
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Base de données vectorielle de requêtes : exécutez la requête de recherche dans votre base de données vectorielle.
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Retourner les résultats : renvoie les résultats de la recherche au modèle.
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Générer une réponse - Le modèle intègre les informations récupérées dans sa réponse vocale.
Configuration de la base de connaissances
Voici un exemple de configuration d'un outil de base de connaissances de base :
{
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"]
})
}
}
};