使用知识库检索数据并生成 AI 响应 - Amazon Bedrock

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使用知识库检索数据并生成 AI 响应

您可以使用 Amazon Bedrock 知识库将专有信息集成到生成人工智能应用程序中。使用检索增强生成 (RAG) 技术，知识库搜索您的数据以找到最有用的信息，然后使用它来回答自然语言问题。

设置知识库后，您可以通过以下方式利用知识库：

知识库不仅可以用来回答用户查询和分析文档，还可以通过为提示提供上下文来增强向基础模型提供的提示。回答用户查询时，知识库会保留对话上下文。知识库还以引文作为答案的基础，这样用户就可以通过查找回复所依据的确切文本来找到更多信息，还可以检查回复是否有意义且事实正确。

要设置和使用知识库，请执行以下步骤。

  1. 收集源文档以添加到您的知识库中。

  2. 将源文档存储在支持的数据源中。

  3. （如果使用 Amazon S3 存储源文档，则可选）为每个源文档创建一个元数据文件，以便在知识库查询期间筛选结果。

  4. （可选）设置您自己支持的矢量存储，以索引数据的矢量嵌入表示形式。你可以使用 Amazon Bedrock 控制台为你创建亚马逊 OpenSearch 无服务器矢量存储。

  5. 创建和配置您的知识库。必须启用模型访问权限才能使用知识库支持的模型。

    如果您使用 Amazon BedrockAPI，请记下您的模型亚马逊资源名称 (ARN)，该名称是将数据转换为矢量嵌入以及检索和生成知识库所必需的。复制所选模型的模型 ID 作为知识库，并按照提供的模型资源类型ARN示例，ARN使用模型（资源）ID 构造模型。

    如果您使用 Amazon Bedrock 控制台，则无需构建模型ARN，因为在创建知识库的步骤中，您可以选择可用的模型。

  6. 设置应用程序或代理以查询知识库并返回增强的响应。

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