Amazon Bedrock용 지식 베이스 통합

Amazon Bedrock용 지식 베이스 통합

LangChain JavaScript로 Amazon Bedrock용 지식 베이스 검색기와 통합하는 방법을 알아봅니다.

AmazonKnowledgeBaseRetriever 검색을 시작하는 데 도움을 주는 가이드예요. 모든 AmazonKnowledgeBaseRetriever 기능과 구성에 대한 자세한 문서는 API reference를 참조하세요.

Knowledge Bases for Amazon Bedrock은 Amazon Web Services(AWS)가 제공하는 엔드투엔드 RAG 워크플로를 위한 완전 관리형 지원입니다. 문서를 임베딩(벡터)으로 변환하고 임베딩을 특화된 벡터 데이터베이스에 저장하는 전체 수집(ingestion) 워크플로를 제공합니다. Knowledge Bases for Amazon Bedrock은 Amazon OpenSearch Serverless용 벡터 엔진, Pinecone, Redis Enterprise Cloud, Amazon Aurora(곧 제공), MongoDB(곧 제공) 등 인기 있는 벡터 저장 데이터베이스를 지원합니다.

출처: 문서

본문

개요

통합 세부 정보

검색기(Retriever) 셀프 호스팅(Self-host) 클라우드 제공(Cloud offering) 패키지(Package) Py 지원
AmazonKnowledgeBaseRetriever 🟠 (아래 세부 사항 참조) ✅ @langchain/aws ✅

AWS Knowledge Base Retriever는 자신의 AWS 인프라에서 실행할 수 있다는 점에서 '셀프 호스팅'이 가능합니다. 그러나 다른 클라우드 프로바이더나 온프레미스에서 실행하는 것은 불가능합니다.

설정

AmazonKnowledgeBaseRetriever를 사용하려면 인덱스와 문서를 관리할 수 있는 AWS 계정이 필요합니다. 계정을 설정한 후 다음 환경 변수를 설정하세요:

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

개별 질의에서 자동 추적을 받으려면 아래 주석을 해제해 LangSmith API 키를 설정할 수도 있습니다:

// process.env.LANGSMITH_API_KEY = "<YOUR API KEY HERE>";
// process.env.LANGSMITH_TRACING = "true";

설치

이 검색기는 @langchain/aws 패키지에 있습니다:

npm install @langchain/aws @langchain/core

yarn add @langchain/aws @langchain/core

pnpm add @langchain/aws @langchain/core

인스턴스화(Instantiation)

이제 검색기를 인스턴스화할 수 있습니다:

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,
    },
  },
});

사용법(Usage)

const query = "..."

await retriever.invoke(query);

API reference

모든 AmazonKnowledgeBaseRetriever 기능과 구성에 대한 자세한 문서는 API reference를 참조하세요.

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