掌握AWS Knowledge Bases:快速构建RAG应用的指南
引言
在现代企业中,如何有效地利用现有的数据资源来获取有价值的知识,是提升服务水平和决策效率的关键。Amazon Web Services (AWS) 提供的 Knowledge Bases for Amazon Bedrock 为我们提供了一种快速构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用的新方式。本文将详解如何利用这个工具,从数据准备到检索,实现更高效的知识管理。
主要内容
什么是Knowledge Bases for Amazon Bedrock?
Knowledge Bases for Amazon Bedrock 是一种AWS服务,它大大简化了构建RAG应用的步骤。通过利用私人数据来定制化FM(Foundation Model)响应,它消除了传统方式中繁琐的数据转换和集成步骤。
配置和使用
要配置Knowledge Bases,您可以选择使用AWS控制台或AWS SDKs。首先,您需要获取 knowledge_base_id
用于初始化检索器。如果需要自动跟踪查询,您可以设置LangSmith API key:
import os
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
安装
在开始之前,确保您已经安装了 langchain-aws
包:
%pip install -qU langchain-aws
初始化
通过以下代码初始化Amazon Knowledge Bases Retriever:
from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever
retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
knowledge_base_id="PUIJP4EQUA",
retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)
查询和链内使用
使用检索器查询信息,并集成到检索问答链中:
query = "What did the president say about Ketanji Brown?"
retriever.invoke(query)
from botocore.client import Config
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_aws import Bedrock
model_kwargs_claude = {"temperature": 0, "top_k": 10, "max_tokens_to_sample": 3000}
llm = Bedrock(model_id="anthropic.claude-v2", model_kwargs=model_kwargs_claude)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, retriever=retriever, return_source_documents=True
)
qa(query)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题:由于某些地区的网络限制,您可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。
- 向量数据库配置:确保您的 S3 数据路径正确设置,并且已经通过AWS进行相应权限配置。
总结与进一步学习资源
Knowledge Bases for Amazon Bedrock 提供了一种高效整合和利用数据的方法,为构建复杂的RAG应用提供了便捷的解决方案。想要更深入地理解这一技术,您可以参考以下资源:
参考资料
- AWS Knowledge Bases 官方指南
- Langchain 集成文档
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