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crewAI/docs/pt-BR/tools/cloud-storage/bedrockkbretriever.mdx
Daniel Barreto a50fae3a4b Add pt-BR docs translation (#3039)
* docs: add pt-br translations

Powered by a CrewAI Flow https://github.com/danielfsbarreto/docs_translator

* Update mcp/overview.mdx brazilian docs

Its en-US counterpart was updated after I did a pass,
so now it includes the new section about @CrewBase
2025-06-25 11:52:33 -04:00

165 lines
5.4 KiB
Plaintext

---
title: 'Bedrock Knowledge Base Retriever'
description: 'Recupere informações das Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock usando consultas em linguagem natural'
icon: aws
---
# `BedrockKBRetrieverTool`
A `BedrockKBRetrieverTool` permite que agentes CrewAI recuperem informações das Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock usando consultas em linguagem natural.
## Instalação
```bash
uv pip install 'crewai[tools]'
```
## Requisitos
- Credenciais AWS configuradas (via variáveis de ambiente ou AWS CLI)
- Pacotes `boto3` e `python-dotenv`
- Acesso à Base de Conhecimento do Amazon Bedrock
## Uso
Veja como utilizar a ferramenta com um agente CrewAI:
```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)
```
## Argumentos da Ferramenta
| Argumento | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|:----------|:-----|:------------|:-------|:----------|
| **knowledge_base_id** | `str` | Sim | Nenhum | O identificador único da base de conhecimento (0-10 caracteres alfanuméricos) |
| **number_of_results** | `int` | Não | 5 | Número máximo de resultados a serem retornados |
| **retrieval_configuration** | `dict` | Não | Nenhum | Configurações personalizadas para a consulta da base de conhecimento |
| **guardrail_configuration** | `dict` | Não | Nenhum | Configurações de filtragem de conteúdo |
| **next_token** | `str` | Não | Nenhum | Token para paginação |
## Variáveis de Ambiente
```bash
BEDROCK_KB_ID=your-knowledge-base-id # Alternativa ao uso de knowledge_base_id
AWS_REGION=your-aws-region # Padrão: us-east-1
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key # Obrigatório para autenticação AWS
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key # Obrigatório para autenticação AWS
```
## Formato da Resposta
A ferramenta retorna resultados em formato JSON:
```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"
}
```
## Uso Avançado
### Configuração de Recuperação Personalizada
```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]
)
```
## Fontes de Dados Suportadas
- Amazon S3
- Confluence
- Salesforce
- SharePoint
- Páginas web
- Locais de documentos personalizados
- Amazon Kendra
- Bancos de dados SQL
## Casos de Uso
### Integração de Conhecimento Corporativo
- Permita que agentes CrewAI acessem o conhecimento proprietário da sua organização sem expor dados sensíveis
- Permita que agentes tomem decisões baseadas nas políticas, procedimentos e documentações específicas da sua empresa
- Crie agentes capazes de responder perguntas com base na sua documentação interna mantendo a segurança dos dados
### Conhecimento Especializado de Domínio
- Conecte agentes CrewAI a bases de conhecimento específicas do domínio (jurídico, médico, técnico) sem re-treinamento de modelos
- Aproveite repositórios de conhecimento existentes que já são mantidos no seu ambiente AWS
- Combine o raciocínio do CrewAI com informações de domínio provenientes das suas bases de conhecimento
### Tomada de Decisão Orientada por Dados
- Baseie as respostas dos agentes CrewAI nos dados reais da sua empresa, e não apenas em conhecimento geral
- Assegure que os agentes forneçam recomendações baseadas no contexto e documentação do seu negócio
- Reduza alucinações ao recuperar informações factuais das suas bases de conhecimento
### Acesso Escalável à Informação
- Acesse terabytes de conhecimento organizacional sem precisar incorporar tudo aos seus modelos
- Consulte dinamicamente apenas as informações relevantes conforme a necessidade de cada tarefa
- Aproveite a infraestrutura escalável da AWS para lidar com grandes bases de conhecimento de forma eficiente
### Conformidade e Governança
- Garanta que agentes CrewAI forneçam respostas alinhadas com a documentação aprovada da sua empresa
- Crie trilhas de auditoria das fontes de informação usadas pelos agentes
- Mantenha controle sobre quais fontes de informação os seus agentes podem acessar