利用 Amazon Bedrock 知识库检索数据并生成人工智能响应

托管知识库 — Amazon Bedrock 管理底层的数据摄取、索引、存储和检索基础设施，因此您可以专注于应用程序和代理逻辑。Managed Knowledge Base 提供高级功能，包括摄取多模态数据、存储自动缩放、用于多跳推理的代理检索等，同时继续提供关键自定义设置，以便您可以根据自己的用例量身定制代理。默认情况下，您可以连接数据源，Amazon Bedrock 会使用服务托管模型管理嵌入、重新排名和推理（可以选择自己的模型）。托管知识库与 Gat AgentCore eway 本机集成，因此任何 MCP-compatible 代理框架都可以在不使用自定义代码的情况下将知识库当作工具来发现和调用。Managed Knowledge 提供适用于 Amazon S3 SharePoint、Confluence OneDrive、Google Drive、Web Crawler 的连接器，以及在检索时使用访问控制列表（Web Crawler 除外）进行文档级权限筛选。智能解析功能可自动选择每种文档类型的解析策略，包括 PDF、PPTX、DOCX、带有嵌入式视觉效果的文档、音频、视频和扫描的文档。Agentic Reteive 支持多跳推理，将复杂的查询分解为子查询，在多个知识库中迭代检索，并评估响应的充足性。与 O AgentCore bservability 的原生集成提供了内置的监控、检索跟踪、代理跟踪和每个知识库的指标。

Customer-managed 知识库 — 这使您可以设置和管理自己的 RAG 管道，包括矢量存储（例如 Amazon OpenSearch Serverless、Amazon Aurora 和 Amazon Neptune），并可以完全控制数据摄取、解析、索引和存储配置。您将需要设置和管理相关的基础设施和配置，例如解析多式联运数据。请注意，第三方连接器、文档级权限和本机 AgentCore Gateway 集成等多种功能仅适用于托管知识库。

通过返回来自数据来源的相关信息，来回答用户查询。

使用从数据来源检索到的信息，帮助为用户查询生成准确且相关的响应。

通过将返回的相关信息馈送到提示中，来增强您自己的提示。

在生成的响应中加入引文，使得原始数据来源可以被引用并检查准确性。

包括具有大量视觉资源的文档，可以从中提取和检索图像用来响应查询。如果您根据检索到的数据生成响应，则模型可以根据这些图像提供更多见解。

使用图像作为查询进行搜索以查找视觉上相似的内容，或者使用多模态嵌入模型在查询中组合文本和图像以获得更精确的结果。

使用重排模型来影响从您的数据来源中检索到的结果。