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概述

这将帮助你开始使用 AmazonKnowledgeBaseRetriever。有关 AmazonKnowledgeBaseRetriever 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。 Amazon Bedrock 知识库是 Amazon Web Services (AWS) 提供的对端到端 RAG 工作流的完全托管支持。 它提供了将文档转换为嵌入（向量）并将嵌入存储在专用向量数据库中的整个摄取工作流。 Amazon Bedrock 知识库支持流行的数据库进行向量存储，包括 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎、Pinecone、Redis Enterprise Cloud、Amazon Aurora（即将推出）和 MongoDB（即将推出）。

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集成细节

检索器自托管云服务包Py 支持
AmazonKnowledgeBaseRetriever🟠 (见下文详情)✅@langchain/aws✅
AWS 知识库检索器可以被“自托管”，即你可以在自己的 AWS 基础设施上运行它。但是，无法在其他云提供商或本地运行。

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设置

为了使用 AmazonKnowledgeBaseRetriever，你需要有一个 AWS 账户，在那里你可以管理你的索引和文档。设置好账户后，设置以下环境变量： 
process.env.AWS_KNOWLEDGE_BASE_ID=your-knowledge-base-id
process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key
如果你想从单个查询中获得自动跟踪，你也可以通过取消注释下面来设置你的 LangSmith API 密钥： 
// process.env.LANGSMITH_API_KEY = "<YOUR API KEY HERE>";
// process.env.LANGSMITH_TRACING = "true";

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安装

此检索器位于 @langchain/aws 包中： 
npm install @langchain/aws @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化我们的检索器： 
import { AmazonKnowledgeBaseRetriever } from "@langchain/aws";

const retriever = new AmazonKnowledgeBaseRetriever({
  topK: 10,
  knowledgeBaseId: process.env.AWS_KNOWLEDGE_BASE_ID,
  region: "us-east-2",
  clientOptions: {
    credentials: {
      accessKeyId: process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID,
      secretAccessKey: process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
    },
  },
});

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用法

const query = "..."

await retriever.invoke(query);

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API 参考

有关 AmazonKnowledgeBaseRetriever 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
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