bedrock kb rag workshop

使用亚马逊基岩检索增强生成

该存储库提供了使用Amazon Bedrock的检索增强生成（RAG）技术来实现问答应用程序的示例代码。抹布的实现包括两个部分：

1. 一条数据管道从文档（通常存储在Amazon S3中）摄入的数据管道中，即知识库，即Amazon OpenSearch Service Service（AOSS）等矢量数据库，以便在收到问题时可以查找。

2. 从用户那里收到问题的应用程序，查找相关信息（上下文）的知识库，然后创建一个提示，其中包括问题和上下文，并将其提供给LLM以生成响应。

数据管道代表了一个未分化的繁重，可以使用亚马逊基岩代理进行知识库实施。现在，我们可以将S3存储桶连接到诸如AOSS之类的向量数据库，并让基岩代理读取对象（HTML，PDF，文本等），块，然后使用Amazon Titan Embeddings模型将这些块转换为嵌入式，然后将这些嵌入在AOSS中。所有这些无需构建，部署和管理数据管道。

一旦基础知识库中的数据可用，就可以使用以下架构模式来构建问题回答应用程序。

安装

请按照下面列出的步骤创建并运行抹布解决方案。 blog_post.md详细描述了此解决方案。

1. 使用下表中的一个按钮启动此存储库中包含的AWS云形式模板。云形式模板在您的AWS帐户中创建以下资源：Amazon OpenSearch Service无服务器（AOSS）集合，Amazon S3 Bucket，Amazon Bedrock知识库的IAM角色，以及带有此存储库的Amazon Sagemaker Notebook和Amazon Sagemaker Notebook，并将此存储库克隆来运行下一步。

   AWS地区	关联
   us-east-1（弗吉尼亚州N.）
   US-West-2（俄勒冈州）

2. 在构建基于抹布的问题答案解决方案中使用Amazon Bedrock知识库和Amazon OpenSearch Service无服务器

安全

有关更多信息，请参见贡献。

执照

该图书馆已获得MIT-0许可证的许可。请参阅许可证文件。