mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-01-09 16:18:30 +00:00
165 lines
5.4 KiB
Plaintext
165 lines
5.4 KiB
Plaintext
---
|
|
title: 'Bedrock 지식 베이스 검색기'
|
|
description: '자연어 쿼리를 사용하여 Amazon Bedrock 지식 베이스에서 정보를 검색합니다'
|
|
icon: aws
|
|
---
|
|
|
|
# `BedrockKBRetrieverTool`
|
|
|
|
`BedrockKBRetrieverTool`은 CrewAI 에이전트가 자연어 쿼리를 사용하여 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 정보를 검색할 수 있도록 합니다.
|
|
|
|
## 설치
|
|
|
|
```bash
|
|
uv pip install 'crewai[tools]'
|
|
```
|
|
|
|
## 요구 사항
|
|
|
|
- AWS 자격 증명이 구성되어 있음 (환경 변수 또는 AWS CLI를 통해)
|
|
- `boto3` 및 `python-dotenv` 패키지
|
|
- Amazon Bedrock Knowledge Base에 대한 액세스
|
|
|
|
## 사용법
|
|
|
|
CrewAI agent와 함께 이 도구를 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
|
|
|
|
```python {2, 4-17}
|
|
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)
|
|
```
|
|
|
|
## 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
|
|
|
|
```bash
|
|
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
|
|
```
|
|
|
|
## 응답 형식
|
|
|
|
도구는 결과를 JSON 형식으로 반환합니다:
|
|
|
|
```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"
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
## 고급 사용법
|
|
|
|
### 사용자 지정 검색 구성
|
|
|
|
```python
|
|
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]
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
## 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 |