Recupero agente con LangChain e basi di conoscenza Amazon Bedrock
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Questo articolo illustra come implementare il recupero agentic utilizzando LangChain e Amazon Bedrock Knowledge Bases per gestire in modo più efficace le query complesse e articolate degli utenti rispetto al recupero standard a colpo singolo. Mentre il recupero standard si basa su una singola ricerca vettoriale che spesso non coglie intenti specifici nelle domande composte, il recupero agentic scompone la query in sotto-query, valuta la sufficienza delle evidenze e itera se necessario. Gli autori forniscono una guida tecnica per configurare la knowledge base, impostare i permessi IAM e integrare entrambi i metodi di recupero in un'applicazione LangChain. Evidenziano che il recupero agentic comporta costi e latenza superiori ma offre un recall significativamente migliore per domande multi-hop o comparative. Il post spiega inoltre come accedere agli eventi di tracciamento tramite chiamate API dirette per ispezionare il processo di pianificazione e segnala le attuali difficoltà di integrazione, come la necessità di avvolgere le funzioni agentic negli oggetti RunnableLambda. In conclusione, gli autori raccomandano di instradare le query in base alla loro complessità, utilizzando il recupero standard per domande semplici e quello agentic per quelle complesse, al fine di bilanciare costi e accuratezza.
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