Agentic retrieval for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
本文重点介绍为什么经典检索无法解决多部分问题、AgenticRetrieveStream API 的工作原理（包括请求构造和跟踪解析）以及何时选择它而不是标准 Retrieve API。
Build enterprise search for agents with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
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。
How to Build a Powerful LLM Knowledge Base
使用编码代理为您的知识库提供支持如何构建强大的法学硕士知识库帖子首先出现在走向数据科学上。
Finding Answers Faster: A Fresh Approach to Aviation Maintenance Knowledge Base
如果您曾经停下手头的工作来寻找文档、搜索工作流程或找出某个设置在系统中的位置，那么您并不孤单。对于维护团队和 MRO 组织来说，这些时刻每天都会发生。技术人员需要流程方面的指导。规划者正在尝试理解工作流程。一名新员工正在学习该系统。有人记得以前看过答案，但不记得在哪里。就其本身而言，这些干扰似乎很小。随着时间的推移，它们会加起来。它们会减慢登机速度，造成摩擦，并从维持飞机运转的工作中占用宝贵的时间。这就是为什么 Veryon 最具影响力的增强功能之一不是新的工作流程或报告功能。这是访问用户每天依赖的资源的更智能方式。知识库为 Veryon 的统一航空维护套件文档创建了单一目的地，使您可以更轻松
Beyond RAG: Task-aware knowledge compression for enterprise AI on AWS
传统 RAG 在跨越数百个文档的分析任务上遇到了上限。本文展示了如何使用 AWS 上的任务感知知识压缩 (TAKC) 将整个知识库预先压缩为特定于任务的表示形式，将它们缓存在多个保真度层，并将每个查询路由到正确的层，并使用您可以部署的开源实现。
Building trade assistant: How Jefferies optimized front office trading operations with AI
在这篇文章中，我们探讨了 Jefferies 如何通过基于 Strands Agents 构建的解决方案克服这些挑战，Strands Agents 是一个代理工具 SDK，用于构建 AI 代理，可以通过编排对基础模型 (FM) 和外部工具的调用来进行推理、规划和行动。该解决方案使用大型语言模型 (LLM)、Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock 知识库。它还使用模型上下文协议（MCP），这是一种开放标准，可帮助人工智能代理通过统一的接口安全地连接到不同的数据源和工具。我们介绍了解决方案概述、选择底层技术堆栈的基本原理、经验教训以及杰富瑞创建的解决方案对业务的影响。
Technology Release and Foreign Disclosure: DOD Is Taking Action to Help Improve Its Processes
GAO 发现的内容为了加强美国及其外国伙伴的安全，美国政府向 100 多个有需求的外国政府和国际组织出售或提供国防物品和服务。国防部 (DOD) 与其他机构一起使用技术发布和对外披露政策和程序（TRFD 流程）来确定是否与外国合作伙伴共享敏感的军事技术和情报。一般来说，TRFD 流程在外国合作伙伴向国防部提交请求时启动。指定官员负责管理请求，以获得相关军事部门和机构间利益相关者的批准。通过技术发布和对外披露流程采购的物品示例国防部官员确定了影响 TRFD 流程执行的操作挑战，并描述了国防部正在采取的缓解这些挑战的步骤。官员们表示，权衡发布敏感技术对国家安全的影响本质上是耗时且专业的。此外，决策
Test Your Knowledge of History’s Most Famous Libraries
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