AWS 知识库：在大规模下构建智能、上下文感知的应用

Source: Dev.to

介绍

随着生成式 AI 成为现代应用的核心组件，一个反复出现的挑战是可靠地将 AI 响应与您自己的数据相结合。大型语言模型（LLM）功能强大，但如果缺乏上下文，它们可能会产生幻觉、漂移或提供通用答案。AWS 知识库（通过 Amazon Bedrock）通过实现检索增强生成（RAG），无需从头构建整个管道，从而解决了这个问题。

什么是 AWS 知识库？

AWS 知识库是一项托管服务，能够：

• 摄取结构化和非结构化数据
• 将其转换为嵌入向量
• 存储在向量数据库中
• 在查询时检索相关上下文
• 将这些上下文输入大型语言模型，以获得有依据的响应

所有这些都在 AWS 内部原生完成，使用 Amazon Bedrock、S3、OpenSearch Serverless（或其他向量存储）以及 Claude、Titan、Llama 等基础模型。

简而言之：
LLM + Your Data + Retrieval = Reliable AI

AWS 知识库工作原理（高级流程）

1. Data ingestion – 将文档上传至 Amazon S3（PDF、markdown、HTML、文本等）。
2. Chunking & embedding – 数据被拆分为块，并使用嵌入模型转换为向量嵌入。
3. Vector storage – 嵌入向量存储在向量数据库中（例如 OpenSearch Serverless）。
4. Query & retrieval – 当用户提出问题时，通过语义搜索检索相关块。
5. Response generation – 检索到的上下文被注入到 LLM 提示中，以生成准确的答案。

AWS 知识库的常见使用场景

AI 驱动的客户支持

• 问题： 支持团队依赖大量且不断变化的文档。
• 解决方案： 导入 FAQ、内部手册、产品文档和故障排除指南。
• 结果： 一个基于官方来源提供准确、最新答案的聊天机器人——没有幻觉。

内部开发者助理

• 问题： 开发者在搜索架构文档、API 参考、运行手册和 Confluence 页面时浪费时间。
• 解决方案： 索引内部文档，允许工程师使用自然语言提问（例如 “我们如何将服务 X 部署到生产环境？”）。
• 结果： 加快入职速度，减少部落知识，降低中断次数。

合规与政策搜索

• 问题： 法律和合规文档冗长、密集，难以检索。
• 解决方案： 将政策、法规和审计文档存入知识库。
• 结果： 能即时回答诸如 “我们对欧盟客户的数据保留政策是什么？” 的问题，并直接引用源文档。

销售赋能与售前 AI

• 问题： 销售团队难以记住产品细节、定价规则和功能差异。
• 解决方案： 导入产品规格、定价模型和竞争对手比较资料。
• 结果： AI 生成的响应可针对销售电话和提案进行定制，基于真实数据。

跨部门企业搜索

• 问题： 信息分散在 S3、维基、PDF 和电子邮件中。
• 解决方案： 使用 AWS 知识库作为企业数据的语义搜索层。
• 结果： 通过自然语言搜索，而不是关键词猜测。

AWS 知识库的主要优势

• 完全托管的 RAG 流水线
• 与 Amazon Bedrock 的原生集成
• 安全（IAM、VPC、静态加密）
• 自动扩展
• 大幅降低幻觉
• 无需自定义嵌入或检索逻辑

何时应使用 AWS 知识库？

AWS 知识库在以下情况下是理想选择：

• 您已经在使用 AWS
• 您需要快速构建生产级 RAG 解决方案
• 安全性和合规性很重要
• 您希望最小化基础设施管理

如果您需要极端定制（自定义分块逻辑、混合检索、重新排序模型），完全自定义的 RAG 流水线可能仍然合适——但对大多数团队而言，知识库正好命中甜点。

Conclusion

AWS 知识库显著降低了构建可靠、企业级 AI 应用的门槛。团队不必再与幻觉和基础设施复杂性作斗争，而可以专注于提供真正的价值。如果您在 2025 年于 AWS 上构建 AI 功能，这是您可以采用的最具影响力的工具之一。