[掌握AWS Knowledge Bases：快速构建RAG应用的指南]

最新推荐文章于 2025-07-22 17:11:31 发布

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#aws #云计算 #python

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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