AWS Bedrock Knowledge Base 全方位解析

1. 什么是 Bedrock Knowledge Base？

Amazon Bedrock Knowledge Base是一项完全托管的服务，旨在极大地简化和加速**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**应用的开发。它的核心功能是安全地将企业内部的私有数据源与Bedrock中的基础模型（Foundation Models, FMs）连接起来，使模型能够基于这些私有数据生成更准确、更具上下文、且可溯源的回答，从而有效减少模型的“幻觉”现象。

本质上，它为您自动化了构建RAG应用所需的一整套复杂流程，包括数据提取、分块、向量化、存储和检索。

之后的实践文档，我会提供一个比较具体的演示Demo供大家参考。

2. 核心特性

Bedrock Knowledge Base通过以下一系列强大特性，提供了一个端到端的RAG解决方案：

• 全托管的RAG流程: 自动处理从数据源同步、文本分块（Chunking）、转换为向量嵌入（Embeddings）到存入向量数据库的完整流程，开发者无需手动搭建和管理这些数据管道。

• 多样化的数据源支持: Bedrock知识库支持从多个来源同步您的数据。您可以连接到以下数据源：

  • Amazon S3: 可连接S3存储桶，支持增量同步、元数据关联以及包含/排除过滤器。
  • Atlassian Confluence: 可连接Confluence实例，支持增量同步、内容过滤器，并使用Secrets Manager安全地管理认证凭据。
  • Microsoft SharePoint: 可连接SharePoint实例，同样支持增量同步、内容过滤器和安全认证。
  • Salesforce: 可连接Salesforce实例，支持对其内容进行增量同步和过滤。
  • Web Crawler: 可配置网络爬虫来抓取您指定的公开网站URL作为数据源。

• 灵活的向量数据库选项:

  • 快速创建（Bedrock托管）: Bedrock可以为您自动创建和管理一个全新的向量数据库。支持的选项包括 Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Aurora (PostgreSQL), Amazon Neptune Analytics, 以及处于预览阶段的 Amazon S3 Vectors。
  • 使用现有数据库: 您也可以连接到已有的向量数据库，目前支持 Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone, 和 Redis Enterprise Cloud。

• 可定制的数据处理:

  • 分块策略: 您可以配置文本分块的方式，如使用默认的智能分块、固定大小分块，或不进行分块（适用于已处理好的数据）。
  • 元数据支持: 在数据同步时可以关联元数据（Metadata），并在查询时使用这些元数据进行过滤，实现更精确的检索。
  • 自定义转换: 支持通过一个AWS Lambda函数在数据向量化之前对其进行自定义的预处理或转换。

• 先进的检索与生成API:

  • RetrieveAndGenerate: 一个高级API，接收用户查询后，能自动完成“检索”和“生成”两个步骤。它会从知识库中查找相关信息，将其作为上下文注入提示词，然后调用基础模型生成一段带有引用来源的、自然流畅的回答。该API还内置了会话管理能力，支持多轮对话。
  • Retrieve: 一个较低阶的API，它只执行“检索”步骤。接收用户查询后，它会返回最相关的原始文本块及其元数据。这为开发者提供了极大的灵活性，可以在检索到的内容基础上构建更复杂的应用逻辑或工作流。

• 与Bedrock Agents无缝集成: 创建的知识库可以作为一个强大的工具（Tool）被 Bedrock Agents 直接调用，使Agent具备基于私有知识进行问答和执行任务的能力。

• 企业级安全与合规: 与AWS IAM深度集成，提供精细的权限控制。您的数据仅用于RAG检索，不会被用于训练底层的基础模型，确保了数据的隐私和安全。

3. 主要优势 (Key Advantages)

采用Bedrock Knowledge Base能为企业带来显著的业务和技术优势：

• 加速应用上市时间 (Accelerate Time-to-Market): 将原本需要数周甚至数月才能完成的RAG管道搭建工作缩短到几小时，使团队能更专注于业务逻辑和应用创新。

• 提升回答的准确性和可信度 (Improve Accuracy and Trust): 通过将模型的回答“锚定”在企业自有的、可信的数据源上，显著减少信息捏造（幻觉），并可通过引用来源（Citations）追溯答案出处，增强用户信任。

• 简化数据运维管理 (Simplify Data Operations): 自动化的数据同步功能确保了知识库中的信息与S3源数据保持一致，大大降低了数据管理的复杂性和运维成本。

• 降低开发门槛: 无需成为向量数据库或RAG算法专家，即可快速构建出功能强大的生成式AI应用。

• 高度的灵活性与可扩展性: 提供了从全自动（RetrieveAndGenerate）到半自动（Retrieve）的多种集成方式，并支持多种向量数据库，满足不同场景下的定制化需求。

4. 典型应用场景 (Application Scenarios)

Bedrock Knowledge Base适用于任何需要让大语言模型理解和利用私有知识的场景：

• 企业内部智能问答:

  • HR助手: 回答员工关于公司政策、福利、休假等问题。
  • IT支持: 基于IT知识库，为员工提供系统操作指南和故障排除建议。
  • 销售与市场支持: 帮助团队快速从海量的产品文档和市场报告中找到所需信息。

• 增强的客户服务:

  • 智能客服: 驱动网站或App中的Chatbot，使其能基于最新的产品手册、FAQ和知识文章，7x24小时回答客户问题。
  • 人工坐席辅助: 在人工客服与客户沟通时，实时提供相关知识和标准回答建议，提升服务效率和质量。

• 内容摘要与研究分析:

  • 文档分析: 快速从大量的法律合同、金融财报、科研论文中提取关键信息、生成摘要或进行主题分析。

• 代码理解与生成:

  • 技术问答: 基于公司内部的代码库和技术文档，构建一个能回答特定技术栈和架构问题的“专家”机器人。

5. AWS上的RAG实现路径选择

虽然本文档聚焦于Bedrock知识库，但了解其在整个AWS RAG生态中的定位至关重要。AWS根据不同程度的控制和定制化需求，提供了一系列RAG解决方案。官方推荐的决策顺序如下：

1. Amazon Q Business

   • 定位: 企业级、开箱即用的生成式AI应用（智能问答、内容生成）。
   • 适用场景: 当您需要一个无需编码或只需少量编码，即可快速部署给企业内部员工使用的聊天机器人时，这是首选。

2. Bedrock Knowledge Base (本文核心)

   • 定位: 面向开发者的、完全托管的RAG能力。
   • 适用场景: 当Amazon Q不满足需求，而您又希望避免手动搭建RAG管道的复杂性时，这是理想选择。它在易用性和灵活性之间取得了很好的平衡。

3. Amazon Kendra + Bedrock

   • 定位: 使用托管的、智能化的检索服务（Kendra）结合生成模型。
   • 适用场景: 当您有非常复杂的检索需求（例如，需要Kendra先进的语义理解和多文档类型支持），但不想自己管理向量数据库时。

4. 自定义向量数据库 + Bedrock

   • 定位: “积木式”搭建，对RAG流程拥有完全的控制权。
   • 适用场景: 当您需要使用特定的、Bedrock知识库不支持的向量数据库，或者需要深度定制数据处理、分块和嵌入流程时。可选择的向量方案包括OpenSearch, Aurora (pgvector), Neptune, MemoryDB等。

总结: 对于大多数希望构建自定义生成式AI应用的开发者而言，Bedrock Knowledge Base 是最佳的起点，它屏蔽了底层复杂性，同时保留了必要的灵活性。

5. AWS 官方参考文档

为了更深入地了解和使用Bedrock Knowledge Base，请参考以下官方核心文档：

1. How Amazon Bedrock knowledge bases work

   • 核心说明: 宏观介绍Bedrock知识库的工作原理，解释了RAG流程中的数据预处理和运行时执行两个阶段。

2. Knowledge bases for Amazon Bedrock - AWS Prescriptive Guidance

   • 核心说明: AWS官方的最佳实践指南，阐述了Bedrock知识库作为一种全托管RAG方案的优势和架构模式以及AWS Bedrock Konwledge base的检索与生成API。

3. Create a knowledge base…

   • 核心说明: 详细的操作指南，介绍了创建知识库时涉及的所有配置选项，包括数据源、向量数据库和嵌入模型等。

4. Choosing a Retrieval Augmented Generation option on AWS

   • 核心说明: 官方决策指南，详细对比了在AWS上构建RAG应用的多种方案，从全托管的Amazon Q到完全自定义的实现路径。