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使用 Amazon Bedrock 托管知识库构建针对代理的企业搜索
在这篇文章中，我们将介绍实现这一目标的三大支柱：简化的设置、更智能的检索和生产准备。我们还向您展示了用于设置知识库并从中检索的代码示例。
来源:亚马逊云科技 _机器学习很难大规模构建基于企业数据的基础代理和生成式 AI 应用程序的知识库。团队通常将连接器、解析器、向量存储、知识图和检索逻辑缝合在一起，然后将其全部操作用于生产。每件作品都有自己的挑战。您必须决定连接哪些数据源以及如何解析多模式文档类型。您必须在图形数据库和矢量数据库之间进行选择，然后配置和扩展它们。您还必须处理跨不同内容推理的复杂查询，并分层生产所需的文档级访问控制、可观察性和安全性。
Amazon Bedrock 现已正式提供托管知识库，这是一种完全托管的代理检索解决方案，可以代表您处理扩展、高精度检索和文档访问控制。您可以连接企业数据源或抓取网络并开始摄取。通过 AWS 管理控制台开始使用，无需选择模型。合理的默认设置可以让您在几分钟内从零开始检索到第一次检索，而从头开始组装类似的管道通常需要几天或几周的时间。当您准备好进行自定义时，您可以控制嵌入模型、重新排序器、分块策略等。
在这篇文章中，我们将介绍实现这一目标的三大支柱：简化的设置、更智能的检索和生产准备。我们还向您展示了用于设置知识库并从中检索的代码示例。
简化设置
如今，开发人员通常单独采购和构建数据摄取管道、矢量或图形存储以及检索基础设施。这意味着管理单独的基础设施、单独的计费模型、单独的速率限制以及将它们组合成一个连贯管道的复杂性。
具有 ACL 支持的本机企业连接器
– Jason Krohn，数据和人工智能技术主管