智能搜索与LLM的结合：AWS赋能的检索增强型生成
🤖🔍 智能搜索与LLM的结合：AWS赋能的检索增强型生成
🤖🔍 智能搜索与LLM的结合：AWS赋能的检索增强型生成
利用 AWS 原生服务构建一个检索增强生成 (RAG)代理，该代理可以根据您的内部知识库回答问题。使用Amazon Bedrock、OpenSearch和LangChain创建智能、安全且可扩展的问答系统。
🛠️ 技术栈
- LangChain——用于构建 RAG 管道
- Amazon Bedrock – 适用于 LLM（Claude、Titan 等）
- OpenSearch或Bedrock Knowledge Base – 用于矢量存储
- S3 – 用于存储文档
- Titan Embeddings——用于语义搜索
📦 安装依赖项
pip install langchain boto3 openai
🔐 AWS 身份验证
设置 AWS CLI 或环境变量：
aws configure
或者：
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret
export AWS_REGION=us-east-1
📄 代码：RAG Agent 与 AWS Vector Store
import boto3
from langchain.llms.bedrock import Bedrock
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import OpenSearchVectorSearch
from langchain.embeddings import BedrockEmbeddings
# 1. Configure LLM and Embeddings
llm = Bedrock(model_id="anthropic.claude-v2", region_name="us-east-1")
embedding = BedrockEmbeddings(model_id="amazon.titan-embed-text-v1", region_name="us-east-1")
# 2. Connect to OpenSearch (or use Bedrock Knowledge Base)
opensearch = OpenSearchVectorSearch(
opensearch_url="https://your-domain.us-east-1.es.amazonaws.com",
index_name="your-index-name",
embedding=embedding
)
# 3. Create RAG pipeline
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=opensearch.as_retriever(), return_source_documents=True)
# 4. Ask a question
query = "How does the AWS knowledge base vector search work?"
result = qa({"query": query})
print("Answer:", result["result"])
print("Sources:", result["source_documents"])
📚 可选：使用 AWS Bedrock 知识库
您可以使用 Amazon Bedrock 知识库简化矢量存储：
将您的文档上传到S3。
通过 AWS 控制台创建知识库。
AWS 负责处理数据分块、嵌入和搜索。
使用 Bedrock API 或 LangChain 的 BedrockRetriever 获取结果。
📁 文件夹结构示例
.
├── docs/
│ └── knowledge_base/ # Local or S3 documents
└── rag_aws_agent.py # Main script
🔄接下来是什么？
🧾支持更多文件类型（PDF、CSV、Markdown）
🧠 添加具有内存和工具的代理
🌐 使用 Streamlit 或 FastAPI 创建 Web 界面
🔐 使用 IAM 角色实现安全访问
💾 存储响应日志和审计跟踪
💡 您可以使用的吸引人的标题
：“与您的 AWS 文档聊天：使用 Amazon Bedrock 构建 RAG 代理”
“RAG即服务：在AWS上使用LangChain实现可扩展的AI问答”
从 S3 到智能搜索：在 AWS 上构建 RAG 机器人
“Amazon Bedrock 与 LangChain 强强联合：创建您自己的问答助手”
✅ 总结：
您现在拥有一个可正常运行的 RAG 代理，它：
从您托管在 AWS 上的知识库中检索内容
使用 Titan Embeddings 和 Claude 来获得智能答案
具有可扩展性、安全性和易于扩展性
想把它变成完整的代码库、Streamlit 演示或 Docker 包吗？尽管开口！
文章来源：https://dev.to/moni121189/smart-search-meets-llm-aws-powered-retrieval-augmented- Generation-2hn7