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# Amazon Bedrock 知识库
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[Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) 是一项完全托管的服务，它通过统一的 API 提供来自领先的人工智能初创公司和亚马逊的高性能基础模型 (FMs) 供您使用。[知识库](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html)是 Amazon Bedrock 的一项功能，可帮助您实施从摄取到检索和即时增强的整个 RAG 工作流程。无需构建与数据源的自定义集成，也无需管理数据流。内置会话上下文管理，因此您的生成式 AI 应用程序可以轻松支持多回合对话。

在您指定数据位置后，Amazon Bedrock 的知识库会在内部提取文档，将它们分成文本块，将文本转换为嵌入内容，然后将嵌入内容存储在您选择的矢量数据库中。Amazon Bedrock 管理和更新嵌入内容，使矢量数据库与数据保持同步。有关知识库工作原理的更多信息，请参阅 [Amazon Bedrock 知识库的工作原理](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-how-it-works.html)。

如果您向 Amazon Bedrock 代理添加知识库，则代理会根据用户输入的内容识别相应的知识库。代理检索相关信息并将这些信息添加到输入提示中。更新后的提示为模型提供了更多上下文信息以生成响应。为了提高透明度并最大限度地减少幻觉，从知识库中检索到的信息可以追溯到其来源。



![\[Amazon Bedrock 代理从知识库中检索信息并将其传递给 LLM。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/images/architecture-knowledge-base.png)


Amazon Bedrock APIs 为 RAG 支持以下两个：
+ [RetrieveAndGenerate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html)— 您可以使用此 API 来查询您的知识库并根据其检索到的信息生成响应。在内部，Amazon Bedrock 将查询转换为嵌入式，查询知识库，使用搜索结果作为上下文信息来增加提示，然后返回 LLM 生成的响应。Amazon Bedrock 还管理对话的短期记忆，以提供更符合情境的结果。
+ [检索](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html)-您可以使用此 API 来查询您的知识库，其中包含直接从知识库中检索的信息。您可以使用从此 API 返回的信息来处理检索到的文本，评估其相关性，或者开发用于生成响应的单独工作流程。在内部，Amazon Bedrock 会将查询转换为嵌入内容，搜索知识库并返回相关结果。您可以在搜索结果之上构建其他工作流程。例如，您可以使用该[https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/bedrock/](https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/bedrock/)`AmazonKnowledgeBasesRetriever`插件将 RAG 工作流程集成到生成式 AI 应用程序中。

有关架构模式示例和使用 step-by-step说明 APIs，请参阅[知识库现在在 Amazon Bedrock 中提供完全托管的 RAG 体验](https://aws.amazon.com/blogs/aws/knowledge-bases-now-delivers-fully-managed-rag-experience-in-amazon-bedrock/)（AWS 博客文章）。有关如何使用 `RetrieveAndGenerate` API 为基于聊天的智能应用程序构建 RAG 工作流程的更多信息，请参阅[使用 Amazon Bedrock 知识库构建上下文聊天机器人应用程序](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-contextual-chatbot-application-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock/)（博客文章）。AWS 

## 知识库的数据来源
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您可以将您的专有数据连接到知识库。配置数据源连接器后，您可以将数据与知识库同步或保持最新状态，并使您的数据可供查询。Amazon Bedrock 知识库支持与以下数据源的连接：
+ [亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) S](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/s3-data-source-connector.html) imple Service — 您可以使用控制台或 API 将亚马逊 S3 存储桶连接到亚马逊 Bedrock 知识库。知识库会提取存储桶中的文件并将其编入索引。这种类型的数据源支持以下功能：
  + **文档元数据字段**-您可以包含一个单独的文件来指定 Amazon S3 存储桶中文件的元数据。然后，您可以使用这些元数据字段来筛选和提高响应的相关性。
  + **包含或排除过滤器**-您可以在抓取时包含或排除某些内容。
  + **增量同步**-跟踪内容更改，并且仅抓取自上次同步以来发生更改的内容。
+ [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/confluence-data-source-connector.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/confluence-data-source-connector.html)— 您可以使用控制台或 API 将Atlassian Confluence实例连接到 Amazon Bedrock 知识库。这种类型的数据源支持以下功能：
  + **自动检测主文档字段**-自动检测和搜索元数据字段。您可以使用这些字段进行筛选。
  + **包含或排除内容过滤器**-您可以通过在空间、页面标题、博客标题、评论、附件名称或扩展名上使用前缀或正则表达式模式来包含或排除某些内容。
  + **增量同步**-跟踪内容更改，并且仅抓取自上次同步以来发生更改的内容。
  + **OAuth 2.0 身份验证，使用 Confluence API 令牌**进行身份验证-身份验证凭据存储在 AWS Secrets Manager。
+ [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/sharepoint-data-source-connector.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/sharepoint-data-source-connector.html)— 您可以使用控制台或 API 将SharePoint实例连接到知识库。这种类型的数据源支持以下功能：
  + **自动检测主文档字段**-自动检测和搜索元数据字段。您可以使用这些字段进行筛选。
  + **包含或排除内容过滤器**-您可以通过在主页标题、事件名称和文件名（包括其扩展名）上使用前缀或正则表达式模式来包含或排除某些内容。
  + **增量同步**-跟踪内容更改，并且仅抓取自上次同步以来发生更改的内容。
  + **OAuth 2.0 身份验证**-身份验证凭据存储在 AWS Secrets Manager。
+ [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/salesforce-data-source-connector.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/salesforce-data-source-connector.html)— 您可以使用控制台或 API 将Salesforce实例连接到知识库。这种类型的数据源支持以下功能：  
  + **自动检测主文档字段**-自动检测和搜索元数据字段。您可以使用这些字段进行筛选。
  + **包含或排除内容过滤器**-您可以使用前缀或正则表达式模式包含或排除某些内容。有关您可以应用筛选条件的内容类型列表，请参阅 A [ma](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/salesforce-data-source-connector.html#configuration-salesforce-connector) zon Bedrock 文档中的*包含/排除筛选条件*。
  + **增量同步**-跟踪内容更改，并且仅抓取自上次同步以来发生更改的内容。
  + **OAuth 2.0 身份验证**-身份验证凭据存储在 AWS Secrets Manager。
+ [Web Crawler](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/webcrawl-data-source-connector.html) — Amazon Bedrock Web Crawler 连接并抓取您提供的内容。 URLs 支持以下功能：
  + 选择多个 URLs 进行爬行
  + 遵守标准的 robots.txt 指令，例如`Allow`和 `Disallow`
  + 排除与模式 URLs 相匹配的内容
  + 限制爬行速度
  + 在 Amazon 中 CloudWatch，查看已抓取的每个网址的状态

有关可以连接到 Amazon Bedrock 知识库的数据源的更多信息，请参阅[为您的知识库创建数据源连接器](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html)。

## 知识库的矢量数据库
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在知识库和数据源之间建立连接时，必须配置矢量数据库，也称为*矢量存储*。矢量数据库是 Amazon Bedrock 存储、更新和管理代表您的数据的嵌入内容的地方。每个数据源都支持不同类型的矢量数据库。要确定哪个矢量数据库可用于您的数据源，请参阅[数据源类型](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html)。

如果您希望让 Amazon Bedrock 在 Amazon OpenSearch Serverless 中自动为您创建矢量数据库，则可以在创建知识库时选择此选项。但是，您也可以选择建立自己的矢量数据库。如果您设置了自己的矢量数据库，请参阅[自己的矢量存储的先决条件以获取知识库](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html)。每种类型的矢量数据库都有自己的先决条件。

根据您的数据源类型，Amazon Bedrock 知识库支持以下矢量数据库：
+ [Amazon OpenSearch 无服务器](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/serverless-vector-search.html)
+ [Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraPostgreSQL.VectorDB.html)
+ [https://docs.pinecone.io/docs/amazon-bedrock](https://docs.pinecone.io/docs/amazon-bedrock)（Pinecone 文档）
+ [https://docs.redis.com/latest/rc/cloud-integrations/aws-marketplace/aws-bedrock/](https://docs.redis.com/latest/rc/cloud-integrations/aws-marketplace/aws-bedrock/)（Redis 文档）
+ [https://dochub.mongodb.org/core/amazon-bedrock](https://dochub.mongodb.org/core/amazon-bedrock)（MongoDB 文档）