Amazon Bedrock 知识库

借助 Amazon Bedrock 知识库,您可以为 FM 和座席提供来自公司私有数据来源的上下文信息,以供检索增强生成 (RAG) 提供更相关、更准确、更定制的响应

对端到端 RAG 工作流程的完全托管支持

为了向基础模型(FM)提供最新的专有信息,组织使用了检索增强生成(RAG),该技术可从公司数据来源获取数据,并丰富提示以提供更相关和更准确的响应。Amazon Bedrock 知识库是一项完全托管的功能,可帮助您实施从摄取到检索和提示增强的整个 RAG 工作流程,而无需构建与数据来源的自定义集成或管理数据流。此外,您可以从单个文档中提问并汇总数据,而无需设置向量数据库。您还可以使用内置的会话上下文管理功能,这样您的应用程序就能轻松支持多向对话。

对知识库概述的正式描述

自定义 Amazon Bedrock 知识库,在运行时提供准确响应

现在,您可以微调检索和提取,从而在各个使用案例中实现更高的准确性。通过高级解析选项,理解包含复杂内容(例如表格)的非结构化数据(例如 PDF、扫描图像)。借助自定义分块等高级数据分块选项,您可以将自己的分块代码编写为 Lamda 函数,甚至可以使用 LangChain 和 LlamaIndex 等框架中的现成组件。如果您愿意,也可以使用默认分块、固定大小分块、无分块、分层分块或语义分块等其中一种内置分块策略。在检索时,可以利用查询重构来提高系统对复杂查询的理解能力。

Bedrock 分块解析配置屏幕截图

检索相关数据并增强提示

您可以使用检索 API 从知识库中获取用户查询的相关结果。RetrieveAndGenerate API 可帮助您直接使用检索到的结果来增强 FM 提示并返回响应。您还可以向 Amazon Bedrock 代理添加 Amazon Bedrock 知识库,以便为代理提供上下文信息。

检索并生成 API

提供来源归属

从 Amazon Bedrock 知识库检索到的所有信息均附有引文,可提高透明度并最大限度地减少幻觉。

用户与代理进行对话的聊天窗口