Agente Retriever auf einer verwalteten Amazon Bedrock Knowledge Base mit CDK erstellen
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Dieser Artikel beschreibt, wie sich unternehmensgrade agentic retrieval-Lösungen mit Managed Amazon Bedrock Knowledge Bases und dem AWS Cloud Development Kit (CDK) implementieren lassen. Im Gegensatz zum traditionellen Retrieval Augmented Generation (RAG) in einem einzigen Schritt nutzen agentic Systeme einen Reasoning-Agenten, der entscheidet, welche Wissensdatenbank konsultiert werden muss und ob für komplexe Fragen mehrere Abrufe erforderlich sind. Die Lösung nutzt Amazon Bedrock AgentCore, das Wissensdatenbanken über das Model Context Protocol (MCP) Gateway als Tools bereitstellt und so semantisches Routing über verschiedene Korpora hinweg ermöglicht. Eine zentrale Innovation ist die Integration umfassender Observability- und Evaluierungsfunktionen direkt in die Infrastruktur, einschließlich sieben Ebenen von Telemetriedaten in Amazon CloudWatch sowie on-demand- und kontinuierlicher automatischer Bewertungen. Durch den Einsatz von CDK wird demonstriert, wie komplexe stackübergreifende Abhängigkeiten automatisch verwaltet werden können, ohne manuelle Export-/Importskripte oder benutzerdefinierte Bereitstellungsreihenfolgen. Das System verwendet Managed Knowledge Bases, um die Bereitstellung von Vektordatenbanken wie OpenSearch Serverless zu vermeiden und den Betriebsaufwand zu reduzieren. Abschließend stellt der Beitrag eine vollständige Python-basierte CDK-Anwendung vor, die die gesamte Architektur – einschließlich Dashboards und Evaluierungskonfigurationen – mit einem einzigen Befehl bereitstellt.
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