AWS 官方教程:用 CDK 在 Bedrock 上搭建企业级 Agentic RAG 检索
AWS ML Blog · rss · 2026-10-27
AWS ML Blog 发布完整教程,演示如何用 AWS CDK 在 Managed Amazon Bedrock Knowledge Base 上构建企业级 agentic retrieval。
为什么传统 RAG 会失效
经典 RAG 一次检索、一次生成,遇到跨语料库问题、需要按问题选源、或需要二次检索的问题时,往往返回「流畅但残缺」的答案。
新架构要点
- Amazon Bedrock 推出托管知识库(Type: MANAGED),由服务方负责摄入、存储、索引、检索,内置 embedding 与 reranking,无需自建 OpenSearch Serverless,省去 OCU 成本
- Amazon Bedrock AgentCore 提供 Gateway(把知识库暴露为 MCP 工具)、Runtime(托管推理 agent)和 AgenticRetrieveStream API(多轮规划、内部 rerank、返回带引用的合成答案)
- agentic retrieval 仅在托管知识库上可用;DIY 模式仍适合需要自选向量库、数据驻留或合规要求的场景
可观测性与评估
Agent 每次走不同路径,默认看不到其行为。本方案用一条 CDK 部署命令同时提供两个 CloudWatch 仪表盘(七层遥测)和两种评估(按需与持续),引用可溯源、faithfulness/correctness 分数可捕捉答案漂移。整套系统为一个 Python CDK 应用,CDK 自动推导部署顺序。
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