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使用 Amazon Bedrock 通过智能元数据过滤简化 RAG 应用程序
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
来源:亚马逊云科技 _机器学习检索增强生成 (RAG) 已成为提高 AI 生成响应的准确性和相关性的关键技术。RAG 的有效性在很大程度上取决于提供给大型语言模型 (LLM) 的上下文质量，该上下文通常根据用户查询从向量存储中检索。此上下文的相关性直接影响模型生成准确且符合上下文的响应的能力。
检索增强生成提高上下文相关性的一种有效方法是通过元数据过滤，它允许您通过基于自定义元数据属性预过滤向量存储来优化搜索结果。通过将搜索空间缩小到最相关的文档或块，元数据过滤可以减少噪音和不相关的信息，使 LLM 能够专注于最相关的内容。
在某些用例中，特别是涉及复杂用户查询或大量元数据属性的用例，手动构建元数据过滤器可能变得具有挑战性并且容易出错。为了应对这些挑战，您可以使用 LLM 来创建强大的解决方案。这种方法我们称之为智能元数据过滤，它使用工具使用（也称为函数调用）从自然语言查询中动态提取元数据过滤器。函数调用允许 LLM 与外部工具或函数交互，从而增强其处理和响应复杂查询的能力。
函数调用 Amazon Bedrock Amazon Bedrock 知识库在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
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