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AWS 演示 LangChain 结合 Bedrock 知识库实现 Agentic 检索
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AI 综述
AWS 在 Machine Learning Blog 发布实操教程，介绍如何在 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 上结合 LangChain，对比标准检索与 agentic 检索的效果。教程以一个包含六个意图的多部分问题为例：使用单向量检索时，返回 5 条结果仅能覆盖其中 4 个子意图；而 agentic 检索通过规划循环，将复杂问题拆分为多个子查询，评估检索到的证据，并按需迭代补充检索，从而更完整地覆盖所有子意图。该内容为 AWS 官方一手教程，展示了 agentic 检索在处理复杂多意图查询时相较传统单次检索的优势，以及 LangChain 与 Bedrock Knowledge Bases 的集成方法。
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报道时间线
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10月5日
- AWS Machine Learning BlogAWS 实操：用 LangChain 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现 Agentic 检索
AWS 在 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 上用 LangChain 演示标准检索与 agentic 检索的对比：一个包含六个意图的多部分问题，单向量检索在 5 条结果时只覆盖 4 个子意图，agentic 检索则通过规划循环拆分子查询、评估证据并迭代。
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