Amazon Bedrock 集成知识库

使用 LangChain 集成 Amazon Bedrock 知识库检索器。

概述

这将帮助您开始使用 AmazonKnowledgeBaseRetriever 检索。有关所有 AmazonKnowledgeBaseRetriever 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

Amazon Bedrock Knowledge Bases 是由亚马逊网络服务 (AWS) 提供的端到端 RAG 工作流的全托管支持。 它提供将您的文档转换为嵌入（向量）并将嵌入存储在专用向量数据库中的完整摄取工作流。 Amazon Bedrock Knowledge Bases 支持流行的向量存储数据库，包括 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎、Pinecone、Redis Enterprise Cloud、Amazon Aurora（即将推出）和 MongoDB（即将推出）。

集成详情

检索器	自托管	云服务	包	Python 支持
AmazonKnowledgeBaseRetriever	🟠 (详见下文)	✅	@langchain/aws	✅

AWS Knowledge Base Retriever 可以在“自托管”的意义上运行，即您可以在自己的 AWS 基础设施上运行它。但是，无法在另一个云服务提供商或本地环境中运行。

设置

要使用 AmazonKnowledgeBaseRetriever，您需要一个 AWS 账户，您可以在其中管理您的索引和文档。设置您的账户后，请设置以下环境变量：

process.env.AWS_KNOWLEDGE_BASE_ID=your-knowledge-base-id
process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key

如果您想从单个查询中获得自动跟踪，您还可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥：

// process.env.LANGSMITH_API_KEY = "<YOUR API KEY HERE>";
// process.env.LANGSMITH_TRACING = "true";

安装

此检索器位于 @langchain/aws 包中：

npm

npm install @langchain/aws @langchain/core

实例化

现在我们可以实例化我们的检索器：

import { AmazonKnowledgeBaseRetriever } from "@langchain/aws";

const retriever = new AmazonKnowledgeBaseRetriever({
  topK: 10,
  knowledgeBaseId: process.env.AWS_KNOWLEDGE_BASE_ID,
  region: "us-east-2",
  clientOptions: {
    credentials: {
      accessKeyId: process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID,
      secretAccessKey: process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
    },
  },
});

使用

const query = "..."

await retriever.invoke(query);

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API 参考

有关所有 AmazonKnowledgeBaseRetriever 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

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官方原文：src/oss/javascript/integrations/retrievers/bedrock-knowledge-bases.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。