# Basis Pengetahuan Dikelola Amazon Bedrock sebagai Target Konektor
Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases menyediakan full managed retrieval-augmented generation (RAG): Amazon Bedrock menangani penyimpanan vektor, konsumsi data, dan pengoptimalan pengambilan, sehingga tidak ada infrastruktur pengambilan untuk Anda sediakan atau operasikan. Amazon Bedrock AgentCore mengekspos basis pengetahuan terkelola sebagai konektor Gateway asli — Anda melampirkannya ke AgentCore Gateway dan agen Anda menemukan dan menanyainya dengan panggilan Model Context Protocol (MCP) standar, tanpa integrasi pengambilan kustom untuk dibuat. Untuk detail tentang membuat dan mengelola basis pengetahuan terkelola, lihat [Basis pengetahuan untuk Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) di *Panduan Pengguna Amazon Bedrock*.
Konektor memperlihatkan dua alat. Yang pertama adalah`AgenticRetrieveStream`. Alih-alih satu pencarian, ia merencanakan strategi pengambilan, menjalankan beberapa langkah pengambilan di seluruh basis pengetahuan terkelola Anda, secara opsional memperluas ke dokumen lengkap, dan mengalirkan kembali hasil pendukung dan jawaban yang disintesis dan didukung kutipan. `Retrieve`melakukan pencarian hibrida tunggal dan mengembalikan bagian yang paling relevan.
**catatan**
Konektor ini hanya didukung untuk Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases.
Bagian berikut berjalan melalui cara kerja konektor, pengambilan agen secara mendalam, kasus penggunaan umum, cara mengatur target, dan skema input dan respons untuk kedua alat.
**Topics**
+ [Cara kerjanya](#gateway-target-connector-managed-kb-how-it-works)
+ [Pengambilan agen](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-retrieval)
+ [Kasus penggunaan](#gateway-target-connector-managed-kb-use-cases)
+ [Siapkan basis pengetahuan yang dikelola](#gateway-target-connector-managed-kb-setup)
+ [Konfigurasikan Peran Layanan Gateway](#gateway-target-connector-managed-kb-service-role)
+ [Memanggil alat](#gateway-target-connector-managed-kb-invoke)
+ [AgenticRetrieveStream skema masukan](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-input-schema)
+ [AgenticRetrieveStream format respons](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-response-format)
+ [Ambil skema masukan](#gateway-target-connector-managed-kb-input-schema)
+ [Ambil format respons](#gateway-target-connector-managed-kb-response-format)
+ [Referensi konfigurasi](#gateway-target-connector-managed-kb-config-reference)
+ [Pemfilteran kontrol akses](#gateway-target-connector-managed-kb-access-control)
## Cara kerjanya
Amazon Bedrock AgentCore menyediakan konektor bawaan ke Pangkalan Pengetahuan Terkelola Amazon Bedrock. Gateway menangani manajemen skema, resolusi titik akhir, dan otentikasi layanan. Konektor memperlihatkan dua alat, yang ditemukan agen Anda dengan: `tools/list`
+ `AgenticRetrieveStream`— multi-langkah, pengambilan agen streaming yang mengembalikan hasil, peristiwa penelusuran perencanaan dan pengambilan, dan jawaban yang disintesis dengan kutipan (dikembalikan secara default; nonaktifkan dengan). `generateResponse: false`
+ `Retrieve`— pencarian hibrida tunggal yang mengembalikan bagian yang paling relevan dengan referensi sumber.
Sebuah `Retrieve` doa tunggal mengikuti alur ini:
1. **Pengaturan Gateway** — Buat Gateway dan tambahkan target Pangkalan Pengetahuan Terkelola Batuan Dasar Amazon, merujuk pada basis pengetahuan terkelola yang ingin Anda paparkan. Gateway memotret skema alat dan menyediakan integrasi.
1. **Penemuan alat** — Agen Anda memanggil `tools/list` titik akhir Gateway dan menemukan alat pengambilan dengan skema inputnya.
1. **Pemanggilan pengambilan** - Agen Anda menelepon `tools/call` dengan kueri bahasa alami. Gateway mengautentikasi ke backend dan merutekan permintaan ke basis pengetahuan terkelola, yang menjalankan pencarian hibrida di seluruh konten yang Anda konsumsi.
1. **Hasil** — Alat ini mengembalikan bagian yang paling relevan dengan referensi sumber sebagai JSON di dalam konten teks hasil alat.
1. **Respons yang dibumikan** — Agen Anda menggunakan hasilnya untuk menyusun respons dengan sumber yang dikutip.
Untuk aliran pengambilan agen, lihat Pengambilan [agen](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-retrieval).
## Pengambilan agen
`AgenticRetrieveStream`memperlakukan pertanyaan sebagai tugas: alih-alih pencarian hibrida tunggal yang `Retrieve` berjalan untuk satu kueri, ia merencanakan strategi pengambilan, menjalankan beberapa langkah pengambilan di seluruh basis pengetahuan terkelola Anda, dan mengalirkan kembali hasil pendukung dan jawaban yang disintesis dan didukung kutipan — semuanya dalam satu panggilan alat. Jawaban yang disintesis dikembalikan secara default; diatur `generateResponse` `false` untuk mengembalikan hasil saja.
Agen Anda memanggilnya dengan percakapan (`messages`). Retriever yang ditanyainya — masing-masing menunjuk pada basis pengetahuan terkelola — dikonfigurasi oleh administrator pada target, bukan disediakan oleh agen. Proses perencanaan dan pengambilan mengalir melalui MCP sebagai`notifications/message`, dan hasil serta jawaban dikembalikan dalam hasil alat.
Untuk selengkapnya tentang cara kerja pengambilan agen, lihat [Basis pengetahuan untuk Amazon Bedrock di Panduan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) Pengguna *Amazon Bedrock*.
Untuk skema permintaan dan acara, lihat [skema AgenticRetrieveStream masukan dan format AgenticRetrieveStream ](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-input-schema) [respons](#gateway-target-connector-managed-kb-agentic-response-format).
## Kasus penggunaan
+ **Asisten pengetahuan perusahaan** — Tanggapan agen darat di wiki internal, runbook, dan dokumen kebijakan yang telah dicerna ke dalam basis pengetahuan terkelola.
+ Tanya **Jawab Dokumen** — Jawab pertanyaan atas koleksi dokumen besar tanpa membangun atau mengoperasikan toko vektor.
+ **Multi-source RAG** — Kueri di seluruh konten dari beberapa sumber data yang digabungkan menjadi basis pengetahuan terkelola tunggal dalam satu panggilan pengambilan.
+ **Multi-step perencanaan** — Gunakan `AgenticRetrieveStream` untuk menjawab pertanyaan multi-bagian atau ambigu yang memerlukan perencanaan dan beberapa langkah pengambilan, mengembalikan jawaban yang disintesis dan didukung kutipan dalam satu panggilan.
+ **Tool-augmented agen** — Gabungkan pengambilan basis pengetahuan terkelola dengan alat Gateway Anda yang lain sehingga agen dapat mencari fakta yang membumi dan mengambil tindakan.
## Siapkan basis pengetahuan yang dikelola
Untuk petunjuk tentang cara membuat Target Gateway dengan konfigurasi konektor Pangkalan Pengetahuan Terkelola Amazon Bedrock, termasuk contoh penyiapan menggunakan Python SDK dan CLI[, lihat Menyiapkan basis pengetahuan terkelola dalam](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-setup) panduan konfigurasi target.
## Konfigurasikan Peran Layanan Gateway
Gateway memerlukan peran layanan yang memungkinkan AgentCore layanan melakukan tindakan pengambilan pada basis pengetahuan terkelola atas nama Anda. Untuk izin IAM dan konfigurasi kebijakan yang diperlukan, lihat [Mengonfigurasi Peran Layanan Gateway](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-service-role) dalam panduan konfigurasi target.
## Memanggil alat
Setelah Anda membuat target, agen Anda menemukan alat dengan `tools/list` dan memanggil mereka dengan`tools/call`. Setiap nama alat diawali dengan nama target, dalam bentuk `__AgenticRetrieveStream` atau`managed-kb___Retrieve`).
Karena`AgenticRetrieveStream`, agen Anda hanya melewati percakapan. Retriever dikonfigurasi pada target oleh administrator, sehingga agen tidak mengirim ID basis pengetahuan:
```
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "managed-kb___AgenticRetrieveStream",
"arguments": {
"messages": [
{ "role": "user", "content": { "text": "How do I configure a knowledge base target?" } }
]
}
}
}
```
Untuk`Retrieve`, pengenal basis pengetahuan terkelola terikat pada target, jadi agen Anda hanya meneruskan kueri:
```
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "managed-kb___Retrieve",
"arguments": {
"retrievalQuery": { "text": "What is Amazon Bedrock AgentCore?" }
}
}
}
```
Jika Anda mengekspos parameter pengambilan ke agen (lihat [Mengontrol parameter mana yang dapat disetel agen](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-parameters)), agen dapat mengganti default yang dikonfigurasi administrator pada waktu panggilan:
```
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "managed-kb___Retrieve",
"arguments": {
"retrievalQuery": { "text": "insurance benefits" },
"retrievalConfiguration": {
"managedSearchConfiguration": { "numberOfResults": 2 }
}
}
}
}
```
## AgenticRetrieveStream skema masukan
Skema yang dikembalikan oleh `tools/list` adalah kumpulan bidang yang dapat disetel agen Anda saat memanggil`AgenticRetrieveStream`. Secara default, satu-satunya bidang yang terlihat agen adalah. `messages` Retriever untuk kueri dan semua konfigurasi pengambilan ditetapkan administrator pada target — lihat Menyiapkan basis pengetahuan [terkelola](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-setup). Untuk mengekspos lebih banyak bidang ke agen, konfigurasikan `parameterOverrides` pada target — lihat [Mengontrol parameter mana yang dapat ditetapkan agen](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-parameters).
```
{
"type": "object",
"properties": {
"messages": {
"description": "The messages for the agentic retrieval conversation. Contains the user query and conversation history.",
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"role": {
"description": "The role of the message sender (user or assistant).",
"type": "string",
"enum": ["user", "assistant"]
},
"content": {
"description": "The content of the message.",
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"description": "The text content of the message.",
"type": "string"
}
}
}
},
"required": ["content", "role"]
}
}
},
"required": ["messages"]
}
```
| Bidang | Tipe | Diperlukan | Deskripsi |
| --- | --- | --- | --- |
| `messages` | array | Ya | Percakapan pengambilan agen. Setiap pesan memiliki `role` (`user`atau`assistant`) dan`content.text`. |
[Untuk bidang yang ditetapkan administrator —`retrievers`, `agenticRetrieveConfiguration` (model dasar, reranking, dan pagar pembatas melalui`policyConfiguration`)`maxAgentIteration`, dan `generateResponse` — lihat [Menyiapkan](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-setup) basis pengetahuan terkelola dan referensi Konfigurasi.](#gateway-target-connector-managed-kb-config-reference)
## AgenticRetrieveStream format respons
`AgenticRetrieveStream`mengalirkan urutan peristiwa. Melalui MCP, peristiwa jejak dikirimkan `notifications/message` untuk kemajuan waktu nyata, dan hasil pengambilan serta jawaban yang disintesis disampaikan dalam hasil alat. Aliran memancarkan jenis acara berikut:
| Peristiwa | Deskripsi |
| --- | --- |
| `traceEvent` | Langkah perencanaan atau pengambilan, dengan `step` (,,`Planning`, atau`FullDocumentExpansion`) `Retrieval``SpeculativeRetrieval`, `status` (,, atau`FAILED`) `IN_PROGRESS``SUCCEEDED`, yang dapat dibaca manusia, yang `actions` diambil`message`, dan apa pun atau. `warnings` `failures` |
| `responseEvent` | Sepotong teks jawaban yang dihasilkan. Dipancarkan secara default; ditekan hanya ketika `generateResponse` diatur ke. `false` |
| `result` | Pengambilan `results` dan, kecuali `generateResponse` diatur ke`false`, final `generatedResponse` dengan jawaban dan kutipan. |
Sebuah `result` acara memiliki struktur sebagai berikut:
```
{
"result": {
"results": [
{
"content": {
"text": "Amazon Bedrock AgentCore manages the storage, indexing, and retrieval infrastructure for a managed knowledge base...",
"mimeType": "text/plain"
},
"sourceRetriever": { "identifier": "kb-retriever-1" },
"metadata": { "x-amz-bedrock-kb-source-uri": "s3://example-bucket/docs/overview.pdf" }
}
],
"generatedResponse": {
"answer": "A managed knowledge base lets Amazon Bedrock AgentCore handle the vector store, ingestion, and retrieval for you.",
"citations": [
{
"startIndex": 0,
"endIndex": 98,
"references": [ { "..." : "references to supporting results" } ]
}
]
}
}
}
```
| Bidang | Tipe | Diperlukan | Deskripsi |
| --- | --- | --- | --- |
| `results` | array | Ya | Hasil pengambilan. Setiap item memiliki `content` (dengan `text` atau `byteContent` dan a`mimeType`), `sourceRetriever` yang memproduksinya, dan opsional`metadata`. |
| `generatedResponse` | object | Tidak | Hadir secara default. Dihilangkan hanya ketika `generateResponse` diatur ke. `false` Berisi disintesis `answer` dan jawaban peta `citations` itu mencakup (`startIndex`,`endIndex`) ke hasil pendukung. |
| `nextToken` | string | Tidak | Token untuk mengambil set hasil berikutnya, jika ada. |
## Ambil skema masukan
Skema yang dikembalikan oleh `tools/list` adalah kumpulan bidang yang dapat disetel agen Anda saat memanggil`Retrieve`. Secara default, satu-satunya bidang yang terlihat agen adalah. `retrievalQuery.text` Pengidentifikasi basis pengetahuan terkelola dan semua pengaturan pengambilan ditetapkan administrator pada target. Untuk mengekspos pengaturan pengambilan seperti `numberOfResults` atau metadata `filter` ke agen, konfigurasikan `parameterOverrides` pada target — lihat [Mengontrol parameter mana yang](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-parameters) dapat ditetapkan agen.
```
{
"type": "object",
"properties": {
"retrievalQuery": {
"description": "Contains the query to send the managed knowledge base.",
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"description": "The text of the query made to the managed knowledge base.",
"type": "string"
}
}
}
},
"required": ["retrievalQuery"]
}
```
| Bidang | Tipe | Diperlukan | Deskripsi |
| --- | --- | --- | --- |
| `retrievalQuery` | object | Ya | Kueri untuk dikirim ke basis pengetahuan terkelola. |
| `retrievalQuery.text` | string | Ya | Teks kueri. |
[Untuk bidang yang ditetapkan administrator dan overridable —`numberOfResults`, metadata,, reranking, dan kueri gambar `filter` multimodal `overrideSearchType` — lihat Referensi konfigurasi.](#gateway-target-connector-managed-kb-config-reference)
## Ambil format respons
`Retrieve`Alat mengembalikan hasil MCP `tools/call` dibungkus dalam JSON-RPC amplop. `content`Bidang `isError` dan ada di dalam`result`, dan `text` bidang berisi `retrievalResults` muatan serial:
```
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"isError": false,
"content": [
{
"type": "text",
"text": "{\"retrievalResults\":[{\"content\":{\"type\":\"TEXT\",\"text\":\"Amazon Bedrock AgentCore manages the storage, indexing, and retrieval infrastructure for a managed knowledge base...\"},\"location\":{\"type\":\"S3\",\"s3Location\":{\"uri\":\"s3://example-bucket/docs/overview.pdf\"}},\"score\":0.87,\"metadata\":{\"x-amz-bedrock-kb-source-uri\":\"s3://example-bucket/docs/overview.pdf\"}}]}"
}
]
}
}
```
Setiap item `retrievalResults` memiliki struktur sebagai berikut:
| Bidang | Tipe | Diperlukan | Deskripsi |
| --- | --- | --- | --- |
| `content` | object | Ya | Isi potongan yang diambil. Termasuk `type` (`TEXT`,,`IMAGE`, `ROW``AUDIO`, atau`VIDEO`) dan konten yang sesuai, seperti `text` untuk potongan tekstual. |
| `location` | object | Tidak | Lokasi sumber data. Termasuk `type` (`S3`,`WEB`,`CONFLUENCE`,`SHAREPOINT`,`CUSTOM`, dll.) Dan objek lokasi yang cocok, seperti`s3Location.uri`. |
| `score` | number | Tidak | Relevansi hasil dengan kueri. |
| `metadata` | object | Tidak | Atribut metadata dan nilainya untuk file sumber di sumber data. |
## Referensi konfigurasi
Bidang berikut ditetapkan oleh administrator di`parameterValues`, atau diekspos ke agen dengan`parameterOverrides`, saat Anda membuat target. Untuk tempat mengaturnya, lihat [Mengatur basis pengetahuan terkelola](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-setup) dan [Mengontrol parameter mana yang dapat ditetapkan agen](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-parameters).
** `AgenticRetrieveStream` — `agenticRetrieveConfiguration` **
| Bidang | Nilai valid | Catatan |
| --- | --- | --- |
| `foundationModelType` | `MANAGED`, `CUSTOM` | `MANAGED`menggunakan model yang dikelola layanan (default). `CUSTOM`menggunakan ARN model Bedrock yang Anda suplai. |
| `rerankingModelType` | `MANAGED`, `CUSTOM`, `NONE` | `MANAGED`menggunakan reranker yang dikelola layanan (default). `CUSTOM`menggunakan milik Anda sendiri. `NONE`menonaktifkan reranking. |
| `foundationModelConfiguration.type` | `BEDROCK_FOUNDATION_MODEL` | Diperlukan kapan `foundationModelType``CUSTOM`. |
| `maxAgentIteration` | integer | Membatasi jumlah iterasi perencanaan dan pengambilan. |
| `policyConfiguration.guardrailConfiguration` | `guardrailId`, `guardrailVersion` | Memasang pagar pembatas Amazon Bedrock. |
** `Retrieve` — `managedSearchConfiguration` **
| Bidang | Nilai valid | Catatan |
| --- | --- | --- |
| `numberOfResults` | bilangan bulat (1-100) | Jumlah potongan sumber untuk diambil. |
| `overrideSearchType` | `HYBRID`, `SEMANTIC` | `HYBRID`menggabungkan pencarian kata kunci dan vektor. `SEMANTIC`hanya menggunakan pencarian vektor. |
| `rerankingModelType` | `MANAGED`, `CUSTOM`, `NONE` | Sama seperti untuk`AgenticRetrieveStream`. |
| `rerankingConfiguration.type` | `BEDROCK_RERANKING_MODEL` | Diperlukan saat menggunakan reranking khusus. |
| `rerankingConfiguration.bedrockRerankingConfiguration.metadataConfiguration.selectionMode` | `SELECTIVE`, `ALL` | Mengontrol bidang metadata mana yang diteruskan ke reranker. |
| `filter` | `equals`, `notEquals`, `greaterThan`, `greaterThanOrEquals`, `lessThan`, `lessThanOrEquals`, `in`, `notIn`, `startsWith`, `listContains`, `stringContains`, `andAll`, `orAll` | Filter metadata. Berikan tepat satu operator. |
## Pemfilteran kontrol akses
Jika basis pengetahuan terkelola Anda menggunakan kontrol akses untuk memfilter hasil per pengguna atau grup, aplikasi panggilan harus lulus `userContext` dengan permintaan tersebut. Gateway `userContext` melewati basis pengetahuan, yang menerapkan pemfilteran kontrol akses berdasarkan itu. Gateway tidak terisi `userContext` dari identitas IAM pemanggil — aplikasi Anda harus menyediakannya secara eksplisit.
Untuk menggunakannya:
1. Ekspos `$.userContext` ke agen dengan mengonfigurasi `parameterOverrides` target — lihat [Kontrol parameter mana yang dapat ditetapkan agen](gateway-add-target-api-target-config.md#gateway-add-target-api-connector-managed-kb-parameters).
1. Minta aplikasi panggilan (bukan model) termasuk `userContext` dalam `tools/call` argumen:
```
{
"arguments": {
"retrievalQuery": { "text": "insurance benefits" },
"userContext": {
"userId": "user@example.com"
}
}
}
```