本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
注意
您必須先滿足下列先決條件，才能利用生成式 AI 功能
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導覽至 Amazon Bedrock 主控台
並註冊以存取您打算使用的 Anthropic Claude 模型 （如需詳細資訊，請參閱模型存取)。如需使用 Amazon Bedrock 定價的相關資訊，請參閱 Amazon Bedrock 定價 。 -
為您的機器人地區設定開啟生成式 AI 功能。若要這樣做，請遵循 中的步驟使用生成式 AI 最佳化 Lex V2 機器人的建立和效能。
使用 Amazon Bedrock FM 來搜尋和總結常見問答集回應，以回應客戶的問題。僅提供美國英文版本。當表達式未分類為機器人中存在的任何其他意圖時，就會啟用此意圖。請注意，在引出槽值時，不會針對遺漏的表達用語啟用此意圖。辨識後， AMAZON.QnAIntent會使用指定的 Amazon Bedrock 模型來搜尋設定的知識庫並回應客戶問題。
警告
您無法在相同的機器人地區設定AMAZON.KendraSearchIntent中使用 AMAZON.QnAIntent和 。
下列知識存放區選項可供使用。您必須已建立知識存放區，並將其中的文件編製索引。
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OpenSearch Service 網域 – 包含索引文件。若要建立網域，請遵循建立和管理 Amazon OpenSearch Service 網域的步驟。
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Amazon Kendra 索引 – 包含索引的常見問答集文件。若要建立 Amazon Kendra 索引，請遵循建立索引中的步驟。
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Amazon Bedrock 知識庫 – 包含索引資料來源。若要設定知識庫，請遵循建置知識庫中的步驟。
如果您選取此意圖，請設定下列欄位，然後選取新增以新增意圖。
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Bedrock 模型 – 選擇用於此意圖的提供者和基礎模型。目前支援 Anthropic Claude V2、Anthropic Claude 3 Haiku、Anthropic Claude 3 Haiku 和 Anthropic Claude Instant。
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知識存放區 – 選擇您希望模型從中提取資訊的來源，以回答客戶的問題。下列來源可供使用。
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OpenSearch – 設定下列欄位。
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網域端點 – 提供您為網域建立的網域端點，或在網域建立後提供給您的網域端點。
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索引名稱 – 提供要搜尋的索引。如需詳細資訊，請參閱 Amazon OpenSearch Service 中的索引資料。
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選擇您要將回應傳回給客戶的方式。
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精確回應 – 啟用此選項時，回答欄位中的值會如同機器人回應一樣使用。設定的 Amazon Bedrock 基礎模型用於依原狀選取確切的答案內容，而不需要任何內容合成或摘要。指定在 OpenSearch 資料庫中設定的問題和回答欄位的名稱。
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包含欄位 – 傳回模型使用您指定的欄位所產生的答案。指定在 OpenSearch 資料庫中設定最多五個欄位的名稱。使用分號 (；) 分隔欄位。
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Amazon Kendra – 設定下列欄位。
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Amazon Kendra 索引 – 選取您希望機器人搜尋的 Amazon Kendra 索引。
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Amazon Kendra 篩選條件 – 若要建立篩選條件，請選取此核取方塊。如需 Amazon Kendra 搜尋篩選條件 JSON 格式的詳細資訊，請參閱使用文件屬性篩選搜尋結果。
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確切回應 – 若要讓您的機器人傳回 Amazon Kendra 傳回的確切回應，請選取此核取方塊。否則，您選擇的 Amazon Bedrock 模型會根據結果產生回應。
注意
若要使用此功能，您必須先遵循將常見問答集 (FAQ) 新增至索引中的步驟，將FAQs問題新增至您的索引。
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Amazon Bedrock 知識庫 – 如果您選擇此選項，請指定知識庫的 ID。您可以在 主控台中檢查知識庫的詳細資訊頁面，或傳送 GetKnowledgeBase 請求來尋找 ID。
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確切回應 – 啟用此選項時，回答欄位中的值會如同機器人回應一樣使用。設定的 Amazon Bedrock 基礎模型用於依原狀選取確切的答案內容，而不需要任何內容合成或摘要。若要使用 Amazon Bedrock 知識庫的確切回應，您需要執行下列動作：
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使用包含答案欄位的每個檔案建立個別 JSON 檔案，其中包含需要傳回給最終使用者的確切回應。
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在 Bedrock 知識庫中索引這些文件時，請選取區塊策略為無區塊。
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在 Amazon Lex V2 中定義答案欄位，做為 Bedrock 知識庫中的答案欄位。
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來自 QnAIntent 的回應會存放在請求屬性中，如下所示：
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x-amz-lex:qnA-search-response– 從 QnAIntent 對問題或表達用語的回應。 -
x-amz-lex:qnA-search-response-source– 指向用來產生回應的文件或文件清單。
其他模型組態
叫用 AMAZON.QnAIntent 時，會使用預設提示範本，將說明和內容與使用者查詢結合，以建構傳送至模型以產生回應的提示。您也可以提供自訂提示，或更新預設提示以符合您的需求。
您可以使用下列工具來設計提示範本：
提示預留位置 – AMAZON.QnAIntent，會在底岩呼叫期間於執行時間動態填入。在系統提示中，您可以看到這些由 $符號包圍的預留位置。下列清單說明您可以使用的預留位置：
| 變數 | 取代為 | 模型 | 是否為必要？ |
|---|---|---|---|
| $query_results$ | 從知識存放區擷取使用者查詢的結果 | Anthropic Claude3 Haiku、Anthropic Claude3 Sonnet | 是 |
| $output_instruction$ | 設定回應產生和引文格式的基本說明。依模型而異。如果您定義自己的格式化指示，我們建議您移除此預留位置。 | Anthropic Claude3 Haiku、Anthropic Claude3 Sonnet | 否 |
使用的預設提示為：
$query_results$
Please only follow the instructions in <instruction> tags below.
<instruction>
Given the conversation history, and <Context>:
(1) first, identify the user query intent and classify it as one of the categories: FAQ_QUERY, OTHER_QUERY, GIBBERISH, GREETINGS, AFFIRMATION, CHITCHAT, or MISC;
(2) second, if the intent is FAQ_QUERY, predict the most relevant grounding passage(s) by providing the passage id(s) or output CANNOTANSWER;
(3) then, generate a concise, to-the-point FAQ-style response ONLY USING the grounding content in <Context>; or output CANNOTANSWER if the user query/request cannot be directly answered with the grounding content. DO NOT mention about the grounding passages such as ids or other meta data; do not create new content not presented in <Context>. Do NOT respond to query that is ill-intented or off-topic;
(4) lastly, provide the confidence level of the above prediction as LOW, MID or HIGH.
</instruction>
$output_instruction$
$output_instruction$ 替換為：
Give your final response in the following form: <answer> <intent>FAQ_QUERY or OTHER_QUERY or GIBBERISH or GREETINGS or AFFIRMATION or CHITCHAT or MISC</intent> <text>a concise FAQ-style response or CANNOTANSWER</text> <passage_id>passage_id or CANNOTANSWER</passage_id> <confidence>LOW or MID or HIGH</confidence> </answer>
注意
如果您決定不使用預設指示，則 LLM 提供的任何輸出都會按原樣傳回給最終使用者。
輸出指示必須包含 <text></text> 和 <passageId></passageId> 標籤，以及 LLM 傳回 passageIds 以提供回應和來源屬性的指示。
透過工作階段屬性支援 Amazon Bedrock 知識基礎中繼資料篩選
您可以在工作階段屬性 中傳遞 Amazon Bedrock 知識基礎中繼資料篩選條件x-amz-lex:bkb-retrieval-filter。
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:bkb-retrieval-filter":"{\"equals\":{\"key\":\"insurancetype\",\"value\":\"farmers\"}}
注意
您需要使用 Amazon Bedrock 知識庫做為 QnAIntent 的資料存放區，才能使用此篩選條件。如需詳細資訊，請參閱 Metadata filtering
推論組態
您可以使用工作階段屬性定義呼叫 LLM 時將使用的推論組態：
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溫度：類型整數
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topP
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maxTokens
範例：
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:llm-text-inference-config":"{\"temperature\":0,\"topP\":1,\"maxTokens\":200}"}}
Bedrock Guardrails 透過建置時間和工作階段屬性提供支援
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透過在建置時間使用主控台 – 提供 GuardrailsIdentifier 和 GuardrailsVersion。在其他模型組態區段中進一步了解。
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使用工作階段屬性 – 您也可以使用工作階段屬性定義 Guardrails 組態：
x-amz-lex:bedrock-guardrails-identifier和x-amz-lex:bedrock-guardrails-version。
如需使用 Bedrock Guardrails 的詳細資訊，請參閱 Guardrails。
