Recuperação agente com LangChain e Bancos de Conhecimento do Amazon Bedrock
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Este artigo demonstra como implementar recuperação agêntica usando LangChain e Amazon Bedrock Knowledge Bases para lidar com consultas complexas e multifacetadas dos usuários de forma mais eficaz do que a recuperação padrão de tiro único. Enquanto a recuperação padrão utiliza uma única busca vetorial que frequentemente perde intenções específicas em perguntas compostas, a recuperação agêntica divide a consulta em sub-consultas, avalia a suficiência das evidências e itera conforme necessário. Os autores fornecem um roteiro técnico para configurar a base de conhecimento, definir permissões IAM e integrar ambos os métodos de recuperação em um aplicativo LangChain. Eles destacam que a recuperação agêntica incorre em custos e latência mais altos, mas oferece recall significativamente melhor em perguntas multietapas ou comparativas. O post também explica como acessar eventos de rastreamento por meio de chamadas diretas à API para inspecionar o processo de planejamento e observa atritos atuais na integração, como a necessidade de envolver funções agênticas em objetos RunnableLambda. Em última análise, os autores recomendam rotear as consultas com base em sua complexidade, utilizando recuperação padrão para perguntas simples e recuperação agêntica para perguntas complexas, equilibrando custo e precisão.
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