使用 Amazon Bedrock 知識庫擷取資料並產生 AI 回應 - Amazon Bedrock

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使用 Amazon Bedrock 知識庫擷取資料並產生 AI 回應

雖然基礎模型具有一般知識，但您可以使用擷取增強型產生 () 進一步改善其回應RAG。 RAG 是一種技術，使用資料來源的資訊來改善產生回應的相關性和準確性。透過 Amazon Bedrock 知識庫，您可以將專屬資訊整合到您的生成式 AI 應用程式。進行查詢時，知識庫會搜尋您的資料，以尋找相關資訊來回答查詢。然後，擷取的資訊可用於改善產生的回應。您可以使用 Amazon Bedrock 知識庫的功能來建置自己的 RAG型應用程式。

透過 Amazon Bedrock 知識庫，您可以：

  • 從資料來源傳回相關資訊，以回答使用者查詢。

  • 使用從資料來源擷取的資訊，協助產生對使用者查詢的準確且相關回應。

  • 將傳回的相關資訊饋送至提示中，增強您自己的提示。

  • 在產生的回應中包含引文，以便參考原始資料來源並檢查準確性。

  • 包含具有大量視覺化資源的文件，可從中擷取和擷取映像，以回應查詢。如果您根據擷取的資料產生回應，模型可以根據這些影像提供額外的洞見。

  • 將自然語言轉換為針對結構化資料庫自訂的查詢 （例如SQL查詢）。這些查詢用於從結構化資料存放區擷取資料。

  • 更新您的資料來源，並直接將變更擷取至知識庫，以便立即存取。

  • 使用重新排名模型來影響從資料來源擷取的結果。

  • 在 Amazon Bedrock Agents 工作流程中包含知識庫。

若要設定知識庫，您必須完成下列一般步驟：

  1. （選用） 如果您將知識庫連接到非結構化資料來源，請設定自己的支援向量存放區，以索引資料的向量內嵌表示法。如果您計劃使用 Amazon Bedrock 主控台為您建立 Amazon OpenSearch Serverless 向量存放區，則可以略過此步驟。

  2. 將您的知識庫連接到非結構化或結構化資料來源。

  3. 將資料來源與您的知識庫同步。

  4. 設定您的應用程式或代理程式以執行下列動作：

    • 查詢知識庫並傳回相關來源。

    • 查詢知識庫，並根據擷取的結果產生自然語言回應。

    • （如果您查詢連接到結構化資料存放區的知識庫） 將查詢轉換為結構化資料語言特定查詢 （例如SQL查詢）。

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