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Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、ナレッジベースから情報を取得して組み込むことでレスポンスを強化します。Amazon Nova Sonic では、RAG はツールの使用を通じて実装されます。
ナレッジベースの実装の概要
RAG を実装するには、次の要素が必要です。
-
ツールを設定する -
promptStartイベントでナレッジベース検索ツールを定義します。 -
ツール使用リクエストの受信 - ユーザーが質問すると、モデルはナレッジベースツールを呼び出します。
-
クエリベクトルデータベース - ベクトルデータベースに対して検索クエリを実行します。
-
Return Results - 検索結果をモデルに送り返します。
-
レスポンスの生成 - モデルは、取得した情報を音声レスポンスに組み込みます。
ナレッジベースの設定
基本的なナレッジベースツールの設定例を次に示します。
{
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"]
})
}
}
};