Agentische Abfrage mit LangChain und Amazon Bedrock Knowledge Bases
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Dieser Artikel zeigt, wie sich agentic retrieval mit LangChain und Amazon Bedrock Knowledge Bases implementieren lässt, um komplexe, mehrteilige Benutzeranfragen effektiver zu bearbeiten als bei der Standard-Abfrage mit einem einzelnen Suchdurchgang. Während die herkömmliche Retrieval-Methode eine einzelne Vektorsuche verwendet, die bei zusammengesetzten Fragen oft spezifische Absichten verfehlt, zerlegt agentic retrieval die Anfrage in Teilabfragen, bewertet die ausreichende Beweislage und wiederholt den Prozess bei Bedarf. Die Autoren bieten einen technischen Leitfaden zur Einrichtung der Wissensdatenbank, zur Konfiguration von IAM-Berechtigungen sowie zur Integration beider Retrieval-Methoden in eine LangChain-Anwendung. Sie weisen darauf hin, dass agentic retrieval zwar höhere Kosten und Latenz verursacht, dafür aber bei Multi-Hop- oder Vergleichsfragen eine deutlich bessere Recall-Rate bietet. Der Beitrag erklärt zudem, wie Trace-Ereignisse über direkte API-Aufrufe abgerufen werden können, um den Planungsprozess zu inspizieren, und erwähnt aktuelle Integrationshürden, wie die Notwendigkeit, agentic-Funktionen in RunnableLambda-Objekte einzubetten. Abschließend empfehlen die Autoren, Anfragen basierend auf ihrer Komplexität zu routen: Standard-Retrieval für einfache Fragen und agentic retrieval für komplexe, um Kosten und Genauigkeit auszubalancieren.
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