Configuración de múltiples bases de conocimiento y segmentación de contenido - Amazon Connect
Cómo configurar su agente de orquestación para consultar múltiples bases de conocimientoSegmentación de contenido

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Configuración de múltiples bases de conocimiento y segmentación de contenido

Al utilizar agentes de IA de orquestación, puede configurar las herramientas de recuperación que permiten a su agente de IA buscar bases de conocimiento y obtener información relevante para responder a las preguntas de los usuarios.

Cada herramienta Retrieve consulta una única base de conocimientos. Al configurar varias herramientas de recuperación, permite a su agente de IA consultar varias bases de conocimiento simultáneamente o seleccionar de forma inteligente cuál buscar en función de la pregunta del usuario. Las descripciones de las herramientas bien definidas y las instrucciones rápidas permiten que el modelo dirija automáticamente las consultas a la base de conocimientos más relevante.

Puedes controlar la forma en que tu agente de IA consulta el contenido en dos niveles:

  • Nivel de base de conocimientos: configure varias herramientas de recuperación para consultar diferentes bases de conocimiento. Utilice este enfoque cuando su contenido esté organizado en varias bases de conocimiento.

  • Nivel de contenido: utilice la segmentación de contenido para consultar solo contenido específico dentro de una única base de conocimientos.

Cómo configurar su agente de orquestación para consultar múltiples bases de conocimiento

Puede configurar varias herramientas de recuperación para consultar diferentes bases de conocimiento. Según su caso de uso, puede:

  • Consulte todas las bases de conocimiento simultáneamente (invocación paralela)

  • Consulte bases de conocimiento específicas en función del contexto de la solicitud (invocación condicional)

Configuración de múltiples herramientas de recuperación

Ambas configuraciones requieren la misma configuración inicial. Primero complete estos pasos y, a continuación, siga las instrucciones para su caso de uso específico.

  1. Desde la consola de AWS, puede añadir bases de conocimiento adicionales seleccionando Añadir integración y siguiendo la experiencia guiada. En este ejemplo, añadimos demo-byobkb como base de conocimientos adicional.

    Se muestran varias integraciones en la página de dominio de los agentes de IA

  2. Desde AI Agent Designer, crea un nuevo agente de IA de Orchestration y edita la herramienta de recuperación predeterminada

    Página de creación de agentes de IA

  3. Asocie la base de conocimientos existente a la herramienta de recuperación. El agente de IA utilizará esta base de conocimientos como predeterminada

    Elegir la asociación de asistentes para la herramienta de recuperación.

  4. Añada una herramienta adicional, elija Amazon Connect como espacio de nombres y elija Recuperar el tipo de herramienta de IA

    Selección de la herramienta de recuperación.

  5. Ahora seleccione la base de conocimientos adicional que desee asociar más allá de la base de conocimientos predeterminada

    Elegir la asociación de asistentes para la herramienta de recuperación.

  6. Nombre cada herramienta de recuperación adicional empezando por «Recuperar» (por ejemplo, Retrieve2, Retrieve3,,). RetrieveProducts RetrievePolicies

    Asignar un nombre a la herramienta de recuperación

  7. A continuación, configure las instrucciones y los ejemplos de la herramienta. La configuración varía según el caso de uso. Las siguientes secciones cubren dos escenarios: consultar todas las bases de conocimiento simultáneamente y consultar las bases de conocimiento de forma selectiva.

Consulta simultánea de todas las bases de conocimiento

Utilice esta configuración cuando desee que el agente busque todas las consultas simultáneamente en todas las bases de conocimiento.

Instrucciones de configuración de la herramienta

  1. Rellene las instrucciones de la herramienta copiando las instrucciones y los ejemplos de la herramienta de recuperación predeterminada.

    Recupere las instrucciones de la herramienta

  2. Haga clic en el botón Añadir para crear la nueva herramienta de recuperación. Su lista de herramientas ahora debería tener la nueva herramienta de recuperación.

    Lista de herramientas que contiene múltiples herramientas de recuperación

    Ahora tiene una segunda herramienta de recuperación. Para utilizar todas las herramientas de recuperación juntas, debe modificar el mensaje con instrucciones para invocarlas simultáneamente. Sin este cambio, solo se utilizará una herramienta de recuperación.

Actualización de su solicitud para la invocación paralela

  1. Modifique el mensaje para indicarle que utilice varias herramientas de recuperación. Las instrucciones de orquestación predeterminadas no se pueden editar directamente, por lo que tendrás que crear una copia con los cambios.

    Crea un mensaje nuevo copiando el mensaje de orquestación predeterminado que coincida con tu caso de uso. En este ejemplo, copiamos del AgentAssistanceOrchestration mensaje.

    Creando una nueva pantalla AI Prompt

  2. Haga clic en el botón Crear y accederá a una página en la que podrá modificar el mensaje.

  3. Modifica tu mensaje en función del tipo de orquestación:

    • Para las instrucciones de orquestación de Agent Assistance:

      Localice la sección de reglas numeradas en su mensaje de orquestación. Esta sección comienza con una línea similar a:

      Your goal is to resolve the customer's issue while also being responsive. While responding, follow these important rules:

      Añada lo siguiente como última regla numerada de esta sección:

      CRITICAL - Multiple Retrieve Tools: When multiple Retrieve-type tools are available ([Retrieve], [Retrieve2]), you MUST invoke ALL of them simultaneously for any search request. Never use only one Retrieve tool when multiple are available-always select and invoke them together to ensure comprehensive results from all knowledge sources.

    • Para las solicitudes de orquestación de autoservicio:

      Localice la sección core_behavior. Añada la siguiente regla dentro de esa sección:

      CRITICAL - Multiple Retrieve Tools: When multiple Retrieve-type tools are available ([Retrieve], [Retrieve2]), you MUST invoke ALL of them simultaneously for any search request. Never use only one Retrieve tool when multiple are available—always invoke them together to ensure comprehensive results from all knowledge sources.

    nota

    Sustituya los marcadores de posición entre corchetes por los nombres reales de sus herramientas.

Consultando las bases de conocimiento de forma selectiva

Utilice esta configuración cuando desee que el agente seleccione la base de conocimientos adecuada en función del tipo de pregunta o contexto.

Configuración de las instrucciones de las herramientas para cada base de conocimientos

A diferencia de la invocación paralela, cada herramienta Retrieve necesita instrucciones distintas que describan cuándo debe usarse. Esto incluye la herramienta de recuperación predeterminada; debe actualizar sus instrucciones para diferenciarla de las herramientas de recuperación adicionales. Utilice nombres descriptivos que reflejen el contenido de cada base de conocimientos (por ejemplo RetrieveProducts, RetrievePolicies) para ayudar al modelo a seleccionar la herramienta correcta.

  1. Para cada herramienta Retrieve, incluida la predeterminada, escriba instrucciones específicas que describan el contenido de la base de conocimientos asociada y cuándo utilizarla.

    Recupera las instrucciones de la herramienta

  2. Haga clic en el botón Añadir para crear la nueva herramienta de recuperación. Su lista de herramientas ahora debería tener la nueva herramienta de recuperación.

    Lista de herramientas que contiene múltiples herramientas de recuperación

    Ahora tiene una segunda herramienta de recuperación. Para que el agente seleccione la herramienta adecuada en función del contexto, debe modificar el mensaje con instrucciones sobre cuándo utilizar cada herramienta.

Actualización de la solicitud de invocación condicional

  1. Modifique el mensaje para indicarle que elija la herramienta de recuperación adecuada según el contexto. Las instrucciones de orquestación predeterminadas no se pueden editar directamente, por lo que tendrás que crear una copia con los cambios.

    Crea un mensaje nuevo copiando el mensaje de orquestación predeterminado que coincida con tu caso de uso. En este ejemplo, copiamos del AgentAssistanceOrchestration mensaje.

    Creando una nueva pantalla AI Prompt

  2. Haga clic en el botón Crear y accederá a una página en la que podrá modificar el mensaje.

  3. Modifica tu mensaje en función del tipo de orquestación:

    • Para las instrucciones de orquestación de Agent Assistance:

      Localice la sección de reglas numeradas en su mensaje de orquestación. Esta sección comienza con una línea similar a:

      Your goal is to resolve the customer's issue while also being responsive. While responding, follow these important rules:

      Añada lo siguiente como última regla numerada de esta sección:

      CRITICAL - Retrieve Tool Selection: You have multiple Retrieve tools. Each queries a different knowledge base. You MUST select only ONE tool per question based on the topic. - [Retrieve] contains [description]. - [Retrieve2] contains [description]. Evaluate the question, match it to the most relevant tool, and invoke only that tool.

    • Para las solicitudes de orquestación de autoservicio:

      Localice la sección core_behavior. Añada la siguiente regla dentro de esa sección:

      CRITICAL - Retrieve Tool Selection: You have multiple Retrieve tools. Each queries a different knowledge base. You MUST select only ONE tool per question based on the topic. - [Retrieve] contains [description]. - [Retrieve2] contains [description]. Evaluate the question, match it to the most relevant tool, and invoke only that tool.

    nota

    Sustituya los marcadores de posición entre corchetes por los nombres, las descripciones y las preguntas de ejemplo reales de las herramientas.

    Prácticas recomendadas para una selección precisa de herramientas

    La capacidad del modelo para seleccionar la herramienta de recuperación correcta depende de varios factores: el nombre de la herramienta, la descripción de la herramienta, los ejemplos de la herramienta y las instrucciones rápidas. Siga estas instrucciones:

    • Use nombres de herramientas descriptivos: nombres similares RetrieveProducts o que RetrievePolicies ayuden al modelo a entender el propósito de cada herramienta.

    • Sea específico en las descripciones: evite las descripciones vagas, como «información general». Enumere los temas, los tipos de documentos o las categorías de preguntas específicos que trata cada base de conocimientos.

    • Agregue ejemplos de preguntas: incluya ejemplos de preguntas en las instrucciones de la herramienta para ayudar al modelo a entender los casos de uso previstos.

    • Evite la superposición: asegúrese de que los nombres, las descripciones y los ejemplos de las herramientas se excluyan mutuamente. La superposición de contenido puede provocar que el modelo elija de forma incoherente.

    • Haga coincidir la terminología con el idioma del usuario: utilice las mismas palabras y frases que suelen utilizar sus usuarios, no solo terminología interna o técnica.

    Su caso de uso puede requerir modificaciones rápidas adicionales además de los ejemplos que se proporcionan aquí.

Segmentación de contenido

La segmentación de contenido le permite etiquetar el contenido de su base de conocimientos y filtrar los resultados de recuperación en función de esas etiquetas. Cuando la herramienta LLM consulta la base de conocimientos, puede especificar etiquetas para recuperar solo el contenido que coincida con esas etiquetas, lo que permite obtener respuestas segmentadas desde subconjuntos de contenido específicos.

nota

La segmentación del contenido no está disponible con el tipo de fuente de datos de un rastreador web.

Etiquetar el contenido por tipo de fuente de datos

El proceso de etiquetado del contenido varía en función del tipo de fuente de datos.

S3, Salesforce SharePoint, Zendesk y ServiceNow

Después de crear la base de conocimientos, puede aplicar etiquetas a elementos de contenido individuales para segmentarlos. Las etiquetas se aplican a nivel de contenido, lo que significa que cada contenido debe etiquetarse de forma individual.

Para etiquetar contenido, usa la TagResource API Amazon Connect. Esta API le permite añadir etiquetas mediante programación al contenido de la base de conocimientos, que luego se pueden utilizar para filtrar la segmentación del contenido durante la recuperación.

Para ver ejemplos de cómo etiquetar contenido, consulte el taller de segmentación de contenido.

Uso de etiquetas en la herramienta Recuperar

Una vez etiquetado el contenido, puede filtrar los resultados de la recuperación especificando los filtros de etiquetas en la configuración de la herramienta de recuperación.

  1. En la configuración de la herramienta de recuperación, vaya a la sección Anular los valores de entrada.

  2. Añada pares clave-valor para definir su filtro de etiquetas. Necesitas dos anulaciones para filtrar por una sola etiqueta. En este ejemplo, utilizamos equals como operador de filtro:

    • Defina la clave de propiedad en retrievalConfiguration.filter.equals.key con el valor como nombre de etiqueta (por ejemplo,number).

      Configurar la anulación de la clave de filtro

    • Defina la clave de propiedad en retrievalConfiguration.filter.equals.value con el valor como el valor de la etiqueta (por ejemplo,one).

      Establecer la anulación del valor del filtro

Puede usar cualquier configuración de filtro que comience por retrievalConfiguration.filter para definir sus criterios de filtrado de etiquetas.

Se completó la configuración del filtro de etiquetas

Base de conocimientos de Bedrock

En el caso de las fuentes de datos de la base de conocimiento de Bedrock, el contenido no se almacena como recursos de Amazon Connect, por lo que no está disponible el etiquetado a través de la TagResource API. En su lugar, debe definir los campos de metadatos directamente en las fuentes de datos de la base de conocimiento de Bedrock.

Para obtener información sobre las fuentes de datos de S3, consulte la sección Campos de metadatos de documentos de la guía del usuario del conector de fuentes de datos S3 de Amazon Bedrock.

Para ver otros tipos de fuentes de datos, consulte Transformación personalizada durante la ingestión en la documentación de Amazon Bedrock.

Uso de campos de metadatos en la herramienta de recuperación

Las bases de conocimiento de Bedrock proporcionan automáticamente campos de metadatos integrados en todos los archivos. Puede usar estos campos para filtrar los resultados de la recuperación en la herramienta Retrieve utilizando el mismo método de configuración que se muestra en el ejemplo anterior.

Para recuperar los resultados únicamente de una fuente de datos específica de su base de conocimientos de Bedrock, configure las anulaciones de filtros de la siguiente manera:

  • retrievalConfiguration.filter.equals.key = x-amz-bedrock-kb-data-source-id

  • retrievalConfiguration.filter.equals.value = [your-data-source-id]

Esto filtra la herramienta de recuperación para que solo busque los resultados de esa fuente de datos específica. También puede filtrar por campos de metadatos personalizados que haya definido en sus fuentes de datos de Bedrock utilizando la misma configuración de anulación.