Bedrock Knowledge Base Retriever
BedrockKBRetrieverTool
Seção intitulada “BedrockKBRetrieverTool”A BedrockKBRetrieverTool permite que agentes CrewAI recuperem informações das Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock usando consultas em linguagem natural.
Instalação
Seção intitulada “Instalação”uv pip install 'crewai[tools]'Requisitos
Seção intitulada “Requisitos”- Credenciais AWS configuradas (via variáveis de ambiente ou AWS CLI)
- Pacotes
boto3epython-dotenv - Acesso à Base de Conhecimento do Amazon Bedrock
Veja como utilizar a ferramenta com um agente CrewAI:
from crewai import Agent, Task, Crewfrom crewai_tools.aws.bedrock.knowledge_base.retriever_tool import BedrockKBRetrieverTool
# Initialize the toolkb_tool = BedrockKBRetrieverTool( knowledge_base_id="your-kb-id", number_of_results=5)
# Create a CrewAI agent that uses the toolresearcher = Agent( role='Knowledge Base Researcher', goal='Find information about company policies', backstory='I am a researcher specialized in retrieving and analyzing company documentation.', tools=[kb_tool], verbose=True)
# Create a task for the agentresearch_task = Task( description="Find our company's remote work policy and summarize the key points.", agent=researcher)
# Create a crew with the agentcrew = Crew( agents=[researcher], tasks=[research_task], verbose=2)
# Run the crewresult = crew.kickoff()print(result)Argumentos da Ferramenta
Seção intitulada “Argumentos da Ferramenta”| Argumento | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| knowledge_base_id | str | Sim | Nenhum | O identificador único da base de conhecimento (0-10 caracteres alfanuméricos) |
| number_of_results | int | Não | 5 | Número máximo de resultados a serem retornados |
| retrieval_configuration | dict | Não | Nenhum | Configurações personalizadas para a consulta da base de conhecimento |
| guardrail_configuration | dict | Não | Nenhum | Configurações de filtragem de conteúdo |
| next_token | str | Não | Nenhum | Token para paginação |
Variáveis de Ambiente
Seção intitulada “Variáveis de Ambiente”BEDROCK_KB_ID=your-knowledge-base-id # Alternativa ao uso de knowledge_base_idAWS_REGION=your-aws-region # Padrão: us-east-1AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key # Obrigatório para autenticação AWSAWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key # Obrigatório para autenticação AWSFormato da Resposta
Seção intitulada “Formato da Resposta”A ferramenta retorna resultados em formato JSON:
{ "results": [ { "content": "Retrieved text content", "content_type": "text", "source_type": "S3", "source_uri": "s3://bucket/document.pdf", "score": 0.95, "metadata": { "additional": "metadata" } } ], "nextToken": "pagination-token", "guardrailAction": "NONE"}Uso Avançado
Seção intitulada “Uso Avançado”Configuração de Recuperação Personalizada
Seção intitulada “Configuração de Recuperação Personalizada”kb_tool = BedrockKBRetrieverTool( knowledge_base_id="your-kb-id", retrieval_configuration={ "vectorSearchConfiguration": { "numberOfResults": 10, "overrideSearchType": "HYBRID" } })
policy_expert = Agent( role='Policy Expert', goal='Analyze company policies in detail', backstory='I am an expert in corporate policy analysis with deep knowledge of regulatory requirements.', tools=[kb_tool])Fontes de Dados Suportadas
Seção intitulada “Fontes de Dados Suportadas”- Amazon S3
- Confluence
- Salesforce
- SharePoint
- Páginas web
- Locais de documentos personalizados
- Amazon Kendra
- Bancos de dados SQL
Casos de Uso
Seção intitulada “Casos de Uso”Integração de Conhecimento Corporativo
Seção intitulada “Integração de Conhecimento Corporativo”- Permita que agentes CrewAI acessem o conhecimento proprietário da sua organização sem expor dados sensíveis
- Permita que agentes tomem decisões baseadas nas políticas, procedimentos e documentações específicas da sua empresa
- Crie agentes capazes de responder perguntas com base na sua documentação interna mantendo a segurança dos dados
Conhecimento Especializado de Domínio
Seção intitulada “Conhecimento Especializado de Domínio”- Conecte agentes CrewAI a bases de conhecimento específicas do domínio (jurídico, médico, técnico) sem re-treinamento de modelos
- Aproveite repositórios de conhecimento existentes que já são mantidos no seu ambiente AWS
- Combine o raciocínio do CrewAI com informações de domínio provenientes das suas bases de conhecimento
Tomada de Decisão Orientada por Dados
Seção intitulada “Tomada de Decisão Orientada por Dados”- Baseie as respostas dos agentes CrewAI nos dados reais da sua empresa, e não apenas em conhecimento geral
- Assegure que os agentes forneçam recomendações baseadas no contexto e documentação do seu negócio
- Reduza alucinações ao recuperar informações factuais das suas bases de conhecimento
Acesso Escalável à Informação
Seção intitulada “Acesso Escalável à Informação”- Acesse terabytes de conhecimento organizacional sem precisar incorporar tudo aos seus modelos
- Consulte dinamicamente apenas as informações relevantes conforme a necessidade de cada tarefa
- Aproveite a infraestrutura escalável da AWS para lidar com grandes bases de conhecimento de forma eficiente
Conformidade e Governança
Seção intitulada “Conformidade e Governança”- Garanta que agentes CrewAI forneçam respostas alinhadas com a documentação aprovada da sua empresa
- Crie trilhas de auditoria das fontes de informação usadas pelos agentes
- Mantenha controle sobre quais fontes de informação os seus agentes podem acessar