Cara mengonfigurasi agen orkestrasi Anda untuk menanyakan beberapa basis pengetahuan Segmentasi konten Tambahkan data kutipan ke pelacakan agen AI Anda

Konfigurasi pengambilan basis pengetahuan

Saat menggunakan agen AI orkestrasi, Anda dapat mengonfigurasi alat Ambil yang memungkinkan agen AI Anda mencari basis pengetahuan dan mengembalikan informasi yang relevan untuk menjawab pertanyaan pengguna.

Setiap alat Retrieve menanyakan basis pengetahuan tunggal. Dengan mengonfigurasi beberapa alat pengambilan, Anda mengaktifkan agen AI Anda untuk menanyakan beberapa basis pengetahuan secara bersamaan atau dengan cerdas memilih mana yang akan dicari berdasarkan pertanyaan pengguna. Well-defined deskripsi alat dan instruksi yang cepat memungkinkan model untuk secara otomatis merutekan kueri ke basis pengetahuan yang paling relevan.

Anda dapat mengontrol bagaimana agen AI menanyakan konten di dua tingkat:

Tingkat basis pengetahuan: Konfigurasikan beberapa alat pengambilan untuk menanyakan basis pengetahuan yang berbeda. Gunakan pendekatan ini ketika konten Anda diatur ke dalam beberapa basis pengetahuan.
Tingkat konten: Gunakan segmentasi konten untuk menanyakan hanya konten tertentu dalam satu basis pengetahuan.

Daftar Isi

Cara mengonfigurasi agen orkestrasi Anda untuk menanyakan beberapa basis pengetahuan
Segmentasi konten
Tambahkan data kutipan ke pelacakan agen AI Anda

Cara mengonfigurasi agen orkestrasi Anda untuk menanyakan beberapa basis pengetahuan

Anda dapat mengonfigurasi beberapa alat Retrieve untuk menanyakan basis pengetahuan yang berbeda. Tergantung pada kasus penggunaan Anda, Anda dapat:

Kueri semua basis pengetahuan secara bersamaan (pemanggilan paralel)
Kueri basis pengetahuan khusus berdasarkan konteks permintaan (pemanggilan bersyarat)

Menyiapkan beberapa alat Ambil

Kedua konfigurasi memerlukan pengaturan awal yang sama. Selesaikan langkah-langkah ini terlebih dahulu, lalu ikuti petunjuk untuk kasus penggunaan spesifik Anda.

Dari Konsol AWS, Anda dapat menambahkan basis pengetahuan tambahan dengan memilih Tambah Integrasi dan mengikuti pengalaman yang dipandu. Dalam contoh ini, kami menambahkan demo-byobkb sebagai basis pengetahuan tambahan.
Dari AI Agent Designer, buat agen Orchestration AI baru, dan edit alat Retrieve default
Kaitkan basis pengetahuan yang ada ke Alat Ambil. Agen AI akan menggunakan basis pengetahuan ini sebagai default
Tambahkan Alat tambahan, pilih Amazon Connect sebagai namespace dan pilih Ambil jenis Alat AI
Sekarang pilih basis pengetahuan tambahan yang ingin Anda kaitkan di luar basis pengetahuan default
Beri nama setiap alat Ambil tambahan dimulai dengan “Ambil” (misalnya, Retrieve2, Retrieve3,,). RetrieveProducts RetrievePolicies
Selanjutnya, konfigurasikan instruksi dan contoh alat. Konfigurasi bervariasi tergantung pada kasus penggunaan Anda. Bagian berikut mencakup dua skenario: menanyakan semua basis pengetahuan secara bersamaan dan menanyakan basis pengetahuan secara selektif.

Mengkueri semua basis pengetahuan secara bersamaan

Gunakan konfigurasi ini jika Anda ingin agen mencari semua basis pengetahuan secara bersamaan untuk setiap kueri.

Mengkonfigurasi instruksi alat

Isi instruksi alat dengan menyalin instruksi dan contoh dari alat Ambil default.
Pilih tombol Tambah untuk membuat alat Ambil baru. Daftar alat Anda sekarang harus memiliki alat Ambil yang baru.

Anda sekarang memiliki alat Retrieve kedua. Untuk menggunakan semua alat Retrieve bersama-sama, Anda harus memodifikasi prompt dengan instruksi untuk memanggilnya secara bersamaan. Tanpa perubahan ini, hanya satu alat Retrieve yang akan digunakan.

Memperbarui prompt Anda untuk pemanggilan paralel

Ubah prompt untuk menginstruksikannya menggunakan beberapa alat Ambil. Prompt orkestrasi default tidak dapat diedit secara langsung, jadi Anda harus membuat salinan dengan perubahan Anda.

Buat prompt baru dengan menyalin prompt orkestrasi default yang cocok dengan kasus penggunaan Anda. Dalam contoh ini, kita menyalin dari AgentAssistanceOrchestration prompt.
Pilih tombol Buat dan Anda akan dibawa ke halaman tempat Anda dapat memodifikasi prompt.
Ubah prompt berdasarkan jenis orkestrasi Anda:
- Untuk petunjuk orkestrasi Bantuan Agen:
  
  Temukan bagian aturan bernomor di prompt orkestrasi Anda. Bagian ini dimulai dengan baris yang mirip dengan:
  
  Your goal is to resolve the customer's issue while also being responsive. While responding, follow these important rules:
  
  Tambahkan yang berikut sebagai aturan bernomor terakhir di bagian ini:
  
  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.
- Untuk petunjuk Self-Service orkestrasi:
  
  Temukan core_behavior bagian tersebut. Tambahkan aturan berikut dalam bagian itu:
  
  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.
catatan
Ganti placeholder dengan tanda kurung dengan nama alat Anda yang sebenarnya.

Menanyakan basis pengetahuan secara selektif

Gunakan konfigurasi ini jika Anda ingin agen memilih basis pengetahuan yang sesuai berdasarkan jenis pertanyaan atau konteks.

Mengkonfigurasi instruksi alat untuk setiap basis pengetahuan

Tidak seperti pemanggilan paralel, setiap alat Retrieve memerlukan instruksi berbeda yang menjelaskan kapan harus digunakan. Ini termasuk alat Ambil default—Anda harus memperbarui instruksinya untuk membedakannya dari alat Ambil tambahan. Gunakan nama deskriptif yang mencerminkan konten setiap basis pengetahuan (misalnya RetrieveProducts,, RetrievePolicies) untuk membantu model memilih alat yang benar.

Untuk setiap alat Retrieve, termasuk default, tulis instruksi spesifik yang menjelaskan konten basis pengetahuan terkait dan kapan menggunakannya.
Pilih tombol Tambah untuk membuat alat Ambil baru. Daftar alat Anda sekarang harus memiliki alat Ambil yang baru.

Anda sekarang memiliki alat Retrieve kedua. Agar agen memilih alat yang sesuai berdasarkan konteks, Anda harus memodifikasi prompt dengan instruksi kapan harus menggunakan setiap alat.

Memperbarui prompt Anda untuk pemanggilan bersyarat

Ubah prompt untuk menginstruksikannya memilih alat Ambil yang sesuai berdasarkan konteks. Prompt orkestrasi default tidak dapat diedit secara langsung, jadi Anda harus membuat salinan dengan perubahan Anda.

Buat prompt baru dengan menyalin prompt orkestrasi default yang cocok dengan kasus penggunaan Anda. Dalam contoh ini, kita menyalin dari AgentAssistanceOrchestration prompt.
Pilih tombol Buat dan Anda akan dibawa ke halaman tempat Anda dapat memodifikasi prompt.
Ubah prompt berdasarkan jenis orkestrasi Anda:
- Untuk petunjuk orkestrasi Bantuan Agen:
  
  Temukan bagian aturan bernomor di prompt orkestrasi Anda. Bagian ini dimulai dengan baris yang mirip dengan:
  
  Your goal is to resolve the customer's issue while also being responsive. While responding, follow these important rules:
  
  Tambahkan yang berikut sebagai aturan bernomor terakhir di bagian ini:
  
  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.
- Untuk petunjuk Self-Service orkestrasi:
  
  Temukan core_behavior bagian tersebut. Tambahkan aturan berikut dalam bagian itu:
  
  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.
catatan
Ganti placeholder dengan tanda kurung dengan nama alat, deskripsi, dan contoh pertanyaan Anda yang sebenarnya.
Praktik terbaik untuk pemilihan alat yang akurat
Kemampuan model untuk memilih alat Ambil yang benar tergantung pada beberapa faktor: nama alat, deskripsi alat, contoh alat, dan instruksi yang cepat. Ikuti pedoman berikut:
- Gunakan nama alat deskriptif: Nama seperti RetrieveProducts atau RetrievePolicies membantu model memahami tujuan setiap alat.
- Jadilah spesifik dalam deskripsi: Hindari deskripsi yang tidak jelas seperti “informasi umum.” Buat daftar topik tertentu, jenis dokumen, atau kategori pertanyaan yang ditangani oleh setiap basis pengetahuan.
- Tambahkan contoh pertanyaan: Sertakan contoh pertanyaan dalam petunjuk alat untuk membantu model memahami kasus penggunaan yang dimaksudkan.
- Hindari tumpang tindih: Pastikan nama alat, deskripsi, dan contoh saling eksklusif. Konten yang tumpang tindih dapat menyebabkan model memilih secara tidak konsisten.
- Cocokkan terminologi dengan bahasa pengguna: Gunakan kata dan frasa yang sama yang biasanya digunakan pengguna Anda, bukan hanya terminologi internal atau teknis.
Kasus penggunaan Anda mungkin memerlukan modifikasi prompt tambahan di luar contoh yang disediakan di sini.

Segmentasi konten

Dengan segmentasi konten, Anda dapat menandai konten basis pengetahuan Anda dan memfilter hasil pengambilan berdasarkan tag tersebut. Ketika alat LLM Anda menanyakan basis pengetahuan, alat ini dapat menentukan tag untuk mengambil hanya konten yang cocok dengan tag tersebut, memungkinkan tanggapan yang ditargetkan dari subset konten tertentu.

catatan

Segmentasi konten tidak tersedia dengan jenis sumber data crawler Web.

Menandai konten berdasarkan jenis sumber data

Proses untuk menandai konten bervariasi tergantung pada jenis sumber data Anda.

S3, Salesforce, SharePoint, Zendesk, dan ServiceNow

Setelah membuat basis pengetahuan Anda, Anda dapat menerapkan tag ke item konten individual untuk segmentasi. Tag diterapkan pada tingkat konten, yang berarti setiap bagian konten harus diberi tag satu per satu.

Untuk menandai konten, gunakan Amazon Connect TagResource API. Dengan API ini, Anda dapat secara terprogram menambahkan tag ke konten basis pengetahuan, yang kemudian dapat digunakan untuk pemfilteran segmentasi konten selama pengambilan.

Untuk contoh penandaan konten, lihat lokakarya segmentasi konten.

Menggunakan tag di alat Ambil

Setelah konten Anda diberi tag, Anda dapat memfilter hasil pengambilan dengan menentukan filter tag di konfigurasi alat Ambil.

Di konfigurasi alat Ambil, arahkan ke bagian Override Input Values.
Tambahkan pasangan kunci-nilai untuk menentukan filter tag Anda. Anda memerlukan dua penggantian untuk memfilter dengan satu tag. Dalam contoh ini, kita menggunakan equals sebagai operator filter:
- Atur Property Key ke retrievalConfiguration.filter.equals.key dengan nilai sebagai nama tag Anda (misalnya,number).
- Atur Property Key ke retrievalConfiguration.filter.equals.value dengan nilai sebagai nilai tag Anda (misalnya,one).

Anda dapat menggunakan konfigurasi filter apa pun yang dimulai dengan retrievalConfiguration.filter untuk menentukan kriteria pemfilteran tag Anda.

Basis pengetahuan dasar

Untuk sumber data basis pengetahuan Bedrock, konten tidak disimpan sebagai sumber daya Amazon Connect, sehingga penandaan melalui TagResource API tidak tersedia. Sebagai gantinya, Anda harus menentukan bidang metadata langsung pada sumber data basis pengetahuan Bedrock Anda.

Untuk sumber data S3, lihat bagian bidang metadata dokumen di panduan pengguna konektor sumber data Amazon Bedrock S3.

Untuk jenis sumber data lainnya, lihat Transformasi kustom selama penyer apan di dokumentasi Amazon Bedrock.

Menggunakan bidang metadata di alat Ambil

Basis pengetahuan Bedrock secara otomatis menyediakan bidang metadata bawaan pada semua file. Anda dapat menggunakan bidang ini untuk memfilter hasil pengambilan di alat Ambil menggunakan metode konfigurasi yang sama seperti yang ditunjukkan pada contoh di atas.

Untuk mengambil hasil hanya dari sumber data tertentu dalam basis pengetahuan Bedrock Anda, konfigurasikan penggantian filter sebagai berikut:

retrievalConfiguration.filter.equals.key = x-amz-bedrock-kb-data-source-id
retrievalConfiguration.filter.equals.value = [your-data-source-id]

Ini memfilter alat Ambil untuk hanya mengambil hasil dari sumber data tertentu. Anda juga dapat memfilter berdasarkan bidang metadata khusus yang telah Anda tetapkan pada sumber data Bedrock menggunakan konfigurasi override yang sama.

Tambahkan data kutipan ke pelacakan agen AI Anda

Saat agen AI Anda menggunakan basis pengetahuan untuk menjawab pertanyaan, Anda dapat menangkap data kutipan yang menunjukkan konten basis pengetahuan mana yang direferensikan. Data ini meliputi:

ContentI d — pengenal item konten tertentu yang direferensikan
judul — judul konten yang direferensikan (misalnya, “Ikhtisar Amazon Connect”)
pengetahuan BaseId — pengidentifikasi basis pengetahuan yang digunakan
pengetahuan BaseArn — ARN dari basis pengetahuan yang digunakan

Data kutipan basis pengetahuan ini tersedia melalui ListSpans API dan pelacakan agen AI. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat ListSpans dan melacak agen AI.

catatan

Jika Anda menggunakan Bantuan Agen, data kutipan secara otomatis disertakan dan tidak diperlukan konfigurasi tambahan. Langkah-langkah berikut hanya berlaku untuk petunjuk orkestrasi layanan mandiri.

Perbarui prompt layanan mandiri Anda untuk menyertakan kutipan

Untuk mengaktifkan data kutipan, Anda harus memperbarui blok instruksi alat Ambil di prompt orkestrasi layanan mandiri Anda. Ini menginstruksikan model untuk memasukkan referensi sumber dalam tanggapannya menggunakan format yang diperlukan.
Buat salinan prompt orkestrasi layanan mandiri default Anda (prompt default tidak dapat diedit secara langsung).
Di prompt yang Anda salin, ganti blok instruksi alat Retrieve dengan yang berikut:


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>

Simpan prompt Anda dan kaitkan dengan agen AI Anda.

Agen suara

<sources>Blok adalah metadata dan tidak diucapkan dengan keras. Itu tidak mempengaruhi apa yang didengar penelepon.

Cara memverifikasi

Setelah memperbarui prompt Anda, tempatkan kontak tes dan konfirmasikan:

Agen menjawab pertanyaan dengan benar.
Periksa respons ListSpans API untuk sesi tersebut. Basis pengetahuan yang digunakan untuk menjawab harus muncul sebagai kutipan dalam ListSpans detail. Untuk mempelajari lebih lanjut ListSpans, lihat ListSpans API.

Awas Javascript dinonaktifkan atau tidak tersedia di browser Anda.

Untuk menggunakan Dokumentasi AWS, Javascript harus diaktifkan. Lihat halaman Bantuan browser Anda untuk petunjuk.

Konvensi Dokumen

Alat MCP agen AI

Tetapkan izin profil keamanan ke agen AI

Konfigurasi pengambilan basis pengetahuan

Daftar Isi

Cara mengonfigurasi agen orkestrasi Anda untuk menanyakan beberapa basis pengetahuan

Menyiapkan beberapa alat Ambil

Mengkueri semua basis pengetahuan secara bersamaan

Mengkonfigurasi instruksi alat

Memperbarui prompt Anda untuk pemanggilan paralel

Untuk petunjuk orkestrasi Bantuan Agen:

Untuk petunjuk Self-Service orkestrasi:

catatan

Menanyakan basis pengetahuan secara selektif

Mengkonfigurasi instruksi alat untuk setiap basis pengetahuan

Memperbarui prompt Anda untuk pemanggilan bersyarat

Untuk petunjuk orkestrasi Bantuan Agen:

Untuk petunjuk Self-Service orkestrasi:

catatan

Praktik terbaik untuk pemilihan alat yang akurat

Segmentasi konten

catatan

Menandai konten berdasarkan jenis sumber data

S3, Salesforce, SharePoint, Zendesk, dan ServiceNow

Menggunakan tag di alat Ambil

Basis pengetahuan dasar

Menggunakan bidang metadata di alat Ambil

Tambahkan data kutipan ke pelacakan agen AI Anda

catatan

Perbarui prompt layanan mandiri Anda untuk menyertakan kutipan

Agen suara

Cara memverifikasi