Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.crewai.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​

BedrockKBRetrieverTool

​

التثبيت

uv pip install 'crewai[tools]'

​

المتطلبات

• بيانات اعتماد AWS مُعدّة (إما من خلال متغيرات البيئة أو AWS CLI)
• حزمتا boto3 وpython-dotenv
• الوصول إلى قاعدة معرفة Amazon Bedrock

​

الاستخدام

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools.aws.bedrock.knowledge_base.retriever_tool import BedrockKBRetrieverTool

# Initialize the tool
kb_tool = BedrockKBRetrieverTool(
    knowledge_base_id="your-kb-id",
    number_of_results=5
)

# Create a CrewAI agent that uses the tool
researcher = 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 agent
research_task = Task(
    description="Find our company's remote work policy and summarize the key points.",
    agent=researcher
)

# Create a crew with the agent
crew = Crew(
    agents=[researcher],
    tasks=[research_task],
    verbose=2
)

# Run the crew
result = crew.kickoff()
print(result)

​

معاملات الأداة

​

متغيرات البيئة

BEDROCK_KB_ID=your-knowledge-base-id  # Alternative to passing knowledge_base_id
AWS_REGION=your-aws-region            # Defaults to us-east-1
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key     # Required for AWS authentication
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key # Required for AWS authentication

​

تنسيق الاستجابة

{
  "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"
}

​

الاستخدام المتقدم

​

إعداد استرجاع مخصص

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]
)

​

مصادر البيانات المدعومة

• Amazon S3
• Confluence
• Salesforce
• SharePoint
• صفحات الويب
• مواقع مستندات مخصصة
• Amazon Kendra
• قواعد بيانات SQL

​

حالات الاستخدام

​

تكامل المعرفة المؤسسية

• تمكين وكلاء CrewAI من الوصول إلى المعرفة الخاصة بمؤسستك دون كشف البيانات الحساسة
• السماح للوكلاء باتخاذ قرارات بناءً على سياسات وإجراءات ووثائق شركتك المحددة
• إنشاء وكلاء يمكنهم الإجابة على الأسئلة بناءً على وثائقك الداخلية مع الحفاظ على أمان البيانات

​

المعرفة المتخصصة بالمجال

• ربط وكلاء CrewAI بقواعد معرفة متخصصة بالمجال (قانونية، طبية، تقنية) دون إعادة تدريب النماذج
• الاستفادة من مستودعات المعرفة الموجودة المُدارة بالفعل في بيئة AWS
• الجمع بين تفكير CrewAI والمعلومات المتخصصة من قواعد معرفتك

​

اتخاذ القرارات المبنية على البيانات

• تأسيس استجابات وكلاء CrewAI على بيانات شركتك الفعلية بدلاً من المعرفة العامة
• ضمان تقديم الوكلاء لتوصيات بناءً على سياق أعمالك ووثائقك المحددة
• تقليل التوهمات من خلال استرجاع معلومات واقعية من قواعد معرفتك

​

وصول معلوماتي قابل للتوسع

• الوصول إلى تيرابايت من المعرفة المؤسسية دون تضمينها كلها في نماذجك
• الاستعلام الديناميكي عن المعلومات ذات الصلة فقط اللازمة لمهام محددة
• الاستفادة من البنية التحتية القابلة للتوسع من AWS للتعامل مع قواعد معرفة كبيرة بكفاءة

​

الامتثال والحوكمة

• ضمان تقديم وكلاء CrewAI لاستجابات تتوافق مع وثائق شركتك المعتمدة
• إنشاء مسارات قابلة للتدقيق لمصادر المعلومات المستخدمة من قبل وكلائك
• الحفاظ على التحكم في مصادر المعلومات التي يمكن لوكلائك الوصول إليها