查询连接到 Amazon Neptune Analytics 分析数据库引擎图表的知识库 - Amazon Bedrock

查询连接到 Amazon Neptune Analytics 分析数据库引擎图表的知识库

您可以查询使用 Amazon Neptune Analytics 分析数据库引擎图表的知识库,并且仅返回来自数据来源的相关文本。对于此查询,请使用 Amazon Bedrock 代理运行时端点发送 Retrieve 请求,就像使用标准知识库一样。有关查询知识库、检索数据并生成响应的信息,请参阅:

连接了 Amazon Neptune Analytics 分析数据库引擎图表的知识库所返回响应的结构与标准 KnowledgeBaseRetrievalResult 相同。但是,响应中还包括来自 Amazon Neptune 的其他几个字段。

下表描述了在返回的响应中,您可能看到的 Neptune Analytics 分析数据库引擎中的字段。Amazon Bedrock 从 Neptune Analytics 分析数据库引擎的响应中获得了这些字段。如果该响应不包含这些字段,Amazon Bedrock 返回的查询结果也不会包含这些字段。

字段 描述

x-amz-bedrock-kb-source-uri

所返回文档的 Amazon S3 URL。

分数

距离度量,用于指示响应与提供的查询的匹配程度,其值越低表示匹配度越高。

x-amz-bedrock-kb-data-source-id

知识库所用数据来源的 ID。

x-amz-bedrock-kb-chunk-id

用于为查询检索信息并生成响应的分块的 ID。

DocumentAttributes

来自 Amazon Kendra 的文档属性或元数据字段。知识库返回的查询结果将它们作为元数据键值对存储。您可以使用 Amazon Bedrock 中的元数据筛选条件来筛选结果。

使用元数据和筛选

在查询知识库并生成响应时,您可以筛选元数据,以查找更相关的文档。例如,您可以根据文档的发布日期进行筛选。为此,您可以使用 Amazon Bedrock 控制台或运行时 API RetrievalFilter,它们可以指定一些常规筛选条件。

以下是对 Neptune Analytics 分析数据库引擎图表使用 RetrievalFilter API 时的一些注意事项。

  • 不支持 startsWithlistContains 筛选条件。

  • 不支持 stringContains 筛选条件的列表变体。

下面是一个示例:

"vectorSearchConfiguration": { "numberOfResults": 5, "filter": { "orAll": [ { "andAll": [ { "equals": { "key": "genre", "value": "entertainment" } }, { "greaterThan": { "key": "year", "value": 2018 } } ] }, { "andAll": [ { "startsWith": { "key": "author", "value": "C" } } ] } ] } } }