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Amazon基石知识库的动态元数据过滤

2025年3月4日 16:19 33 Comments
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Amazon Bedrock知识库具有元数据过滤能力，可让您根据文档的特定属性来完善搜索结果，从而提高检索准确性和响应的相关性。这些元数据过滤器可与典型的语义（或混合）相似性搜索结合使用。在这篇文章中，我们讨论了使用亚马逊基岩知识库的元数据过滤器。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
Amazon Bedrock知识库提供了完全管理的检索增强发电（RAG）功能，该功能将大型语言模型（LLMS）连接到内部数据源。这是提高LLM输出的一种经济高效的方法，因此在各种情况下仍然相关，准确且有用。它还为开发人员提供了对LLM的输出的更大控制，包括能够包括引用和管理敏感信息。AmazonBedrock知识库具有元数据过滤能力，使您可以根据文档的特定属性来完善搜索结果，提高检索精度和响应的相关性。这些元数据过滤器可与典型的语义（或混合）相似性搜索结合使用。改进文档检索结果有助于个性化每个用户生成的响应。动态元数据过滤器允许您根据不同的用户配置文件或用户输入的响应立即创建自定义查询，因此检索到的文档仅包含与您的需求相关的信息。在这篇文章中，我们讨论了使用Amazon BedRock知识群使用元数据过滤器。SAMEDOLOCKSTORIDE概述以下代码是示例元代码，是Amazon Bedrock知识底座的示例滤镜。逻辑运算符（例如和或或）可以嵌套以结合其他逻辑运算符和过滤条件。有关更多信息，请参阅检索api。{“ andall”：[{“等于”：{“键”：“ desired_desired_destination”，“ value”，“ value”：“ ”＃将在运行时}}}}}}，{equals {eque {eque {key“ traverling_with_with_with_with_with_with bebeiltren offertion” will beanterne
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