Cómo configurar su agente de orquestación para consultar varias bases de conocimiento Segmentación del contenido Agregue datos de citas a su rastreo de agentes de IA

Configuración de recuperación de la base de conocimientos

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

Cada herramienta de 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 en cuál desea buscar en función de la pregunta del usuario. Well-defined Las descripciones de las herramientas y las instrucciones rápidas permiten que el modelo dirija automáticamente las consultas a la base de conocimientos más relevante.

Puede controlar la forma en que su 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.

Contenido

Cómo configurar su agente de orquestación para consultar varias bases de conocimiento
Segmentación del contenido
Agregue datos de citas a su rastreo de agentes de IA

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

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

Consultar todas las bases de conocimiento simultáneamente (invocación en paralelo)
Consulte bases de conocimiento específicas en función del contexto de la solicitud (invocación condicional)

Configuración de varias herramientas de recuperación

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

Desde la consola de AWS, puede agregar bases de conocimiento adicionales. Para ello, seleccione Agregar integración y siga la experiencia guiada. En este ejemplo, agregamos demo-byobkb como base de conocimientos adicional.
Desde AI Agent Designer, crea un nuevo agente de Orchestration AI y edita la herramienta de recuperación predeterminada
Asocie la base de conocimientos existente a la herramienta Retrieve. El agente de IA utilizará esta base de conocimientos como predeterminada
Añada una herramienta adicional, elija Amazon Connect como espacio de nombres y elija el tipo de herramienta de IA Retrieve
Ahora seleccione la base de conocimientos adicional que desea asociar más allá de la base de conocimientos predeterminada
Asigne un nombre a cada herramienta de recuperación adicional empezando por «Recuperar» (por ejemplo, Retrieve2, Retrieve3,,). RetrieveProducts RetrievePolicies
A continuación, configure las instrucciones y los ejemplos de la herramienta. La configuración varía según el caso de uso. Las siguientes secciones abarcan dos escenarios: consultar todas las bases de conocimiento simultáneamente y consultar las bases de conocimiento de forma selectiva.

Consultar todas las bases de conocimiento simultáneamente

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

Configurar las instrucciones de la herramienta

Complete las instrucciones de la herramienta copiando las instrucciones y los ejemplos de la herramienta de recuperación predeterminada.
Pulse el botón Añadir para crear la nueva herramienta de recuperación. Su lista de herramientas ahora debería tener la nueva herramienta de recuperación.

Ahora tiene una segunda herramienta de recuperación. Para utilizar todas las herramientas de Retrieve a la vez, 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 en paralelo

Modifique la solicitud 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 una nueva solicitud copiando la solicitud de orquestación predeterminada que coincida con tu caso de uso. En este ejemplo, copiamos desde la AgentAssistanceOrchestration línea de comandos.
Selecciona el botón Crear y accederás a una página en la que podrás modificar el mensaje.
Modifica tu mensaje en función de tu tipo de orquestación:
- Para las solicitudes de orquestación de Agent Assistance:
  
  Busque 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 indicaciones Self-Service de orquestación:
  
  Localice la sección core_behavior. Agregue 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 las herramientas.

Consultar las bases de conocimiento de forma selectiva

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

Configurar las instrucciones de la herramienta para cada base de conocimientos

A diferencia de la invocación en paralelo, cada herramienta de 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.

Para cada herramienta de recuperación, incluida la predeterminada, escriba instrucciones específicas que describan el contenido de su base de conocimientos asociada y cuándo utilizarla.
Pulse el botón Añadir para crear la nueva herramienta de recuperación. Su lista de herramientas ahora debería tener la nueva herramienta de recuperación.

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

Actualización de la solicitud para la invocación condicional

Modifique la solicitud para indicarle que elija la herramienta de recuperación adecuada en función del contexto. Las instrucciones de orquestación predeterminadas no se pueden editar directamente, por lo que tendrás que crear una copia con los cambios.

Crea una nueva solicitud copiando la solicitud de orquestación predeterminada que coincida con tu caso de uso. En este ejemplo, copiamos desde la AgentAssistanceOrchestration línea de comandos.
Selecciona el botón Crear y accederás a una página en la que podrás modificar el mensaje.
Modifica tu mensaje en función de tu tipo de orquestación:
- Para las solicitudes de orquestación de Agent Assistance:
  
  Busque 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 indicaciones Self-Service de orquestación:
  
  Localice la sección core_behavior. Agregue 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 de las herramientas, las descripciones y las preguntas de ejemplo reales.
Mejores prácticas 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 herramientas y las instrucciones rápidas. Siga estas instrucciones:
- Utilice nombres descriptivos para las herramientas: los nombres RetrieveProducts son similares o RetrievePolicies ayudan al modelo a entender el propósito de cada herramienta.
- Sea específico en las descripciones: evite las descripciones imprecisas, como «información general». Enumere los temas específicos, los tipos de documentos o las categorías de preguntas que maneja cada base de conocimiento.
- Agregue ejemplos de preguntas: incluya ejemplos de preguntas en las instrucciones de la herramienta para ayudar al modelo a comprender 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 los 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 del contenido

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

nota

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

Etiquetar contenido por tipo de fuente de datos

El proceso para etiquetar el contenido varía según el tipo de fuente de datos.

S3, Salesforce SharePoint, Zendesk y ServiceNow

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

Para etiquetar el contenido, utilice la TagResource API Amazon Connect. Con esta API, puede añadir etiquetas al contenido de la base de conocimientos mediante programación, que luego se pueden utilizar para filtrar la segmentación del contenido durante la recuperación.

Para ver ejemplos de cómo etiquetar contenido, consulta el taller de segmentación de contenido. https://catalog.workshops.aws/workshops/9657f1e6-9357-4d9f-8733-d334ebec0aab/en-US/01-foundation/07-content-segmentation

Uso de etiquetas en la herramienta Recuperar

Después de etiquetar el contenido, puede filtrar los resultados de la recuperación especificando los filtros de etiquetas en la configuración de la herramienta Recuperar.

En la configuración de la herramienta de recuperación, vaya a la sección Anular valores de entrada.
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:
- Establezca la clave de propiedad retrievalConfiguration.filter.equals.key con el valor como nombre de la etiqueta (por ejemplo,number).
- Establezca la clave de propiedad retrievalConfiguration.filter.equals.value con el valor como el valor de la etiqueta (por ejemplo,one).

Puede usar cualquier configuración de filtro que comience por retrievalConfiguration.filter para definir los 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 el etiquetado a través de la TagResource API no está disponible. En su lugar, debe definir los campos de metadatos directamente en las fuentes de datos de la base de conocimiento de Bedrock.

Para las fuentes de datos de S3, consulte la sección Campos de metadatos del documento en la guía del usuario del conector de fuentes de datos de Amazon Bedrock S3.

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

Uso de campos de metadatos en la herramienta Retrieve

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 los 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 obtener solo los resultados de esa fuente de datos específica. También puede filtrar según los campos de metadatos personalizados que haya definido en sus fuentes de datos de Bedrock utilizando la misma configuración de anulación.

Añade datos de citas a tu rastreo de agentes de IA

Cuando su agente de IA utiliza una base de conocimientos para responder a las preguntas, puede recopilar datos de citas que muestren a qué contenido de la base de conocimientos se hizo referencia. Estos datos incluyen:

ContentID: el identificador del elemento de contenido específico al que se hace referencia
título: el título del contenido al que se hace referencia (por ejemplo, «Descripción general de Amazon Connect»)
conocimiento BaseId: el identificador de la base de conocimientos utilizada
conocimiento BaseArn: el ARN de la base de conocimientos utilizada

Los datos de citas de esta base de conocimientos están disponibles a través de la ListSpans API y el rastreo de agentes de IA. Para obtener más información, consulta el artículo ListSpans sobre el rastreo de agentes mediante IA.

nota

Si utiliza Agent Assistance, los datos de citación se incluyen automáticamente y no es necesaria ninguna configuración adicional. Los pasos siguientes solo se aplican a las solicitudes de orquestación de autoservicio.

Actualice su solicitud de autoservicio para incluir citas

Para habilitar los datos de citas, debes actualizar el bloque de instrucciones de la herramienta Recuperar en tu mensaje de orquestación de autoservicio. Esto indica al modelo que incluya las referencias a las fuentes en sus respuestas utilizando el formato requerido.
Cree una copia de la solicitud de orquestación de autoservicio predeterminada (las solicitudes predeterminadas no se pueden editar directamente).
En la solicitud copiada, sustituya el bloque de instrucciones de la herramienta Recuperar por el siguiente:


instruction:
  instruction: |-
    Search the knowledge base using semantic search to find relevant information. Use the results of the RETRIEVE tool to provide an informed answer to the customer's query.

    When summarizing retrieve tool results, you MUST include source citations using the format shown in the good examples below.
    MUST include a <sources> block with the sourceId values from the Retrieve result inside every <message_part> that uses retrieved content.
    MUST use the exact sourceId string returned by the Retrieve tool. Do not modify, truncate, or fabricate sourceId values.
    MUST include source citations for ALL information taken from retrieve results.
    If a message_part is purely conversational (greetings, clarifying questions, hand-offs) and does not use retrieved content, omit the <sources> block.
    If retrieve returns no results or empty results, acknowledge that you don't have that specific information available. Do not make assumptions or provide information from general knowledge.
  examples:
    - |-
      Good example - single message part with one source:
      <message>
        <message_part>
          <text>Your warranty covers parts replacement for any manufacturing defects during the first year.</text>
          <sources>
            <sourceId>warranty_policy_2024</sourceId>
          </sources>
        </message_part>
      </message>
    - |-
      Good example - multiple sources contributing to one answer:
      <message>
        <message_part>
          <text>Our check-in time is 3 PM and checkout is 11 AM. Late checkout is available for an additional fee.</text>
          <sources>
            <sourceId>checkin_policy</sourceId>
            <sourceId>fees_addendum</sourceId>
          </sources>
        </message_part>
      </message>
    - |-
      Good example - greeting with no retrieval:
      <message>
        <message_part>
          <text>Hello! How can I help you today?</text>
        </message_part>
      </message>
    - |-
      Bad example - retrieved content with no sources block (avoid this):
      <message>
        <message_part>
          <text>We offer extended warranty coverage beyond the manufacturer's warranty period.</text>
        </message_part>
      </message>
    - |-
      Bad example - text outside <message_part> (avoid this):
      <message>
        <message_part>
          <text>Your warranty covers parts replacement.</text>
          <sources>
            <sourceId>warranty_policy_2024</sourceId>
          </sources>
        </message_part>
        Let me know if you need anything else.
      </message>
    - |-
      Example for no results:
      <message>
        <message_part>
          <text>I don't have specific information about that topic available.</text>
        </message_part>
      </message>

Guarda la solicitud y asóciala a tu agente de IA.

Agentes de voz

El <sources> bloque es un metadato y no se pronuncia en voz alta. No afecta a lo que escucha la persona que llama.

¿Cómo verificarlo

Tras actualizar tu solicitud, establece un contacto de prueba y confirma:

El agente responde correctamente a la pregunta.
Compruebe la respuesta ListSpans de la API para esa sesión. La base de conocimientos utilizada para responder debe aparecer como citas en la sección de ListSpans detalles. Para obtener más información ListSpans, consulta ListSpans API.

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Convenciones del documento

Herramientas MCP para agentes de IA

Asigne permisos de perfil de seguridad a los agentes de IA

Configuración de recuperación de la base de conocimientos

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

Configuración de varias herramientas de recuperación

Consultar todas las bases de conocimiento simultáneamente

Configurar las instrucciones de la herramienta

Actualización de su solicitud para la invocación en paralelo

Para las solicitudes de orquestación de Agent Assistance:

Para las indicaciones Self-Service de orquestación:

nota

Consultar las bases de conocimiento de forma selectiva

Configurar las instrucciones de la herramienta para cada base de conocimientos

Actualización de la solicitud para la invocación condicional

Para las solicitudes de orquestación de Agent Assistance:

Para las indicaciones Self-Service de orquestación:

nota

Mejores prácticas para una selección precisa de herramientas

Segmentación del contenido

nota

Etiquetar contenido por tipo de fuente de datos

S3, Salesforce SharePoint, Zendesk y ServiceNow

Uso de etiquetas en la herramienta Recuperar

Base de conocimientos de Bedrock

Uso de campos de metadatos en la herramienta Retrieve

Añade datos de citas a tu rastreo de agentes de IA

nota

Actualice su solicitud de autoservicio para incluir citas

Agentes de voz

¿Cómo verificarlo