发布于: Mar 28, 2024
Amazon Bedrock 知识库是一项完全托管的检索增强生成 (RAG) 功能，用于将基础模型 (FM) 连接到公司内部数据源，以提供更相关、更具针对性和更准确的响应。知识库现在支持元数据筛选，通过确保文档与查询相关提高了检索准确性。
RAG 应用程序通过搜索大量文档来处理用户查询。但是，在许多情况下，您可能需要检索具有特定属性和/或内容的文档。通过元数据筛选，用户可以通过指定要在查询中包含或排除的文档来缩小搜索结果的范围，从而使基础模型生成更相关的响应。例如，为了提高特定地理位置中“如何提出索赔”等查询的搜索结果的相关性，您可以应用筛选条件仅检索与特定状态相关的文档。
借助此功能，您可以在运行查询之前定义用于筛选搜索结果的自定义元数据属性。在将数据摄入知识库时，您可以为每个相应的文档指定自定义元数据。启动时，元数据属性支持布尔、字符串、双精度和整数数据类型。您可以使用八种最常见的关系运算符来执行筛选操作，下面的文档中对此进行了详细说明。
元数据筛选目前已在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国西部（俄勒冈州）AWS 区域推出。要了解有关此功能的更多信息以及如何开始使用，请参阅 Amazon Bedrock 知识库文档并访问 Amazon Bedrock 控制台。