BedrockKBRetrieverTool
BedrockKBRetrieverTool
은 CrewAI 에이전트가 자연어 쿼리를 사용하여 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 정보를 검색할 수 있도록 합니다.
설치
요구 사항
- AWS 자격 증명이 구성되어 있음 (환경 변수 또는 AWS CLI를 통해)
boto3
및python-dotenv
패키지- Amazon Bedrock Knowledge Base에 대한 액세스
사용법
CrewAI agent와 함께 이 도구를 사용하는 방법은 다음과 같습니다:도구 인자
인자 | 타입 | 필수 여부 | 기본값 | 설명 |
---|---|---|---|---|
knowledge_base_id | str | 예 | 없음 | 지식 베이스의 고유 식별자 (0-10자리 영숫자) |
number_of_results | int | 아니오 | 5 | 반환할 최대 결과 개수 |
retrieval_configuration | dict | 아니오 | 없음 | 지식 베이스 쿼리를 위한 사용자 지정 설정 |
guardrail_configuration | dict | 아니오 | 없음 | 콘텐츠 필터링 설정 |
next_token | str | 아니오 | 없음 | 페이지네이션을 위한 토큰 |
환경 변수
응답 형식
도구는 결과를 JSON 형식으로 반환합니다:고급 사용법
사용자 지정 검색 구성
지원되는 데이터 소스
- Amazon S3
- Confluence
- Salesforce
- SharePoint
- 웹 페이지
- 사용자 지정 문서 위치
- Amazon Kendra
- SQL 데이터베이스
사용 사례
엔터프라이즈 지식 통합
- 민감한 데이터를 노출하지 않고도 CrewAI 에이전트가 귀사의 독점 지식에 접근할 수 있도록 합니다.
- 에이전트가 귀사의 특정 정책, 절차 및 문서를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 허용합니다.
- 데이터 보안을 유지하면서 내부 문서를 기반으로 질문에 답변할 수 있는 에이전트를 생성합니다.
전문 분야 지식
- CrewAI 에이전트를 도메인별 지식 베이스(법률, 의료, 기술 등)에 재학습 없이 연결할 수 있습니다
- 이미 AWS 환경에서 관리되고 있는 기존 지식 저장소를 활용할 수 있습니다
- CrewAI의 추론과 지식 베이스의 도메인별 정보를 결합할 수 있습니다
데이터 기반 의사결정
- Ground CrewAI 에이전트 응답을 일반 지식이 아닌 실제 회사 데이터에 기반하게 하세요
- 에이전트가 귀사의 특정 비즈니스 맥락과 문서를 바탕으로 추천을 제공하도록 보장하세요
- 지식 기반에서 사실 정보를 검색하여 환각을 줄이세요
확장 가능한 정보 접근
- 모델에 모든 지식을 삽입하지 않고도 조직의 테라바이트급 지식에 접근할 수 있습니다.
- 특정 작업에 필요한 관련 정보만 동적으로 쿼리합니다.
- 대규모 지식 베이스를 효율적으로 처리하기 위해 AWS의 확장 가능한 인프라를 활용합니다.
컴플라이언스 및 거버넌스
- CrewAI 에이전트가 회사의 승인된 문서에 부합하는 응답을 제공하도록 보장하십시오
- 에이전트가 사용한 정보 출처에 대한 감사 가능한 기록을 만드십시오
- 에이전트가 접근할 수 있는 정보 출처를 제어하십시오