使用 LangChain 和 Amazon Bedrock 知识库进行智能检索
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本文展示了如何使用 LangChain 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能体检索(agentic retrieval),以更有效地处理复杂的多部分用户查询,其效果优于标准的单次检索。标准检索通常仅使用一次向量搜索,往往无法捕捉复合问题中的特定意图;而智能体检索则将查询分解为子查询,评估证据的充分性,并在必要时进行迭代。作者提供了设置知识库、配置 IAM 权限以及将两种检索方法集成到 LangChain 应用程序中的技术指南。文章指出,智能体检索虽然成本更高且延迟更大,但在处理多跳或比较性问题时能显著提高召回率。帖子还解释了如何通过直接调用 API 访问跟踪事件以检查规划过程,并提到了当前集成中存在的摩擦点,例如需要将智能体函数包装在 RunnableLambda 对象中。最终,作者建议根据查询复杂度进行路由:对简单问题使用标准检索,对复杂问题使用智能体检索,以平衡成本和准确性。
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