Augmentation de la génération de réponses pour votre agent grâce à une base de connaissances
Les bases de connaissances Amazon Bedrock vous aident à tirer parti de la génération à enrichissement contextuel (RAG), une technique populaire qui consiste à extraire des informations d’un magasin de données pour compléter les réponses générées par les grands modèles de langage (LLM). Lorsque vous configurez une base de connaissances avec vos sources de données et votre magasin de vecteurs, votre application peut interroger la base de connaissances pour renvoyer des informations permettant de répondre à la requête soit avec des citations directes provenant des sources, soit avec des réponses naturelles générées à partir des résultats de la requête.
Pour utiliser les bases de connaissances Amazon Bedrock avec votre agent Amazon Bedrock, vous devez d’abord créer une base de connaissances, puis associer la base de connaissances à l’agent. Si vous n’avez pas encore créé de base de connaissances, consultez Récupération de données et génération de réponses basées sur l’IA avec Amazon Bedrock Knowledge Bases pour en savoir plus sur les bases de connaissances et en créer une. Vous pouvez associer une base de connaissances lors de la création d’un agent ou après la création d’un agent. Pour associer une base de connaissances à un agent existant, choisissez l’onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes :
Vous pouvez modifier les configurations de requête d’une base de connaissances attachée à votre agent en utilisant le champ sessionState de la demande InvokeAgent lorsque vous invoquez votre agent. Pour plus d’informations, consultez Contexte de session de l’agent de contrôle.