Amazon Bedrock 可以通过利用其托管的基础模型 (FM) 以及与数据源的集成，来构建用于内部公司文档的问答系统。该服务提供了一种直接访问大型语言模型 (LLM)（如 Anthropic Claude 或 Amazon Titan）的方式，这些模型可以处理自然语言查询并生成准确的响应。通过将这些模型连接到您的内部知识库（例如存储在 S3、维基或数据库中的文档），Bedrock 使开发人员能够创建一个按需检索和合成信息的系统，而无需管理基础设施。
要实现这一点，首先通过将内部文档转换为 Bedrock 可访问的格式来准备您的数据。例如，您可以使用 Amazon Textract 从 PDF 或图像中提取文本，然后将处理后的数据存储在矢量数据库中，例如 OpenSearch 或 Amazon Aurora。然后，Bedrock 的检索增强生成 (RAG) 功能可以将 LLM 链接到此数据库。当用户提出问题时，Bedrock 会在矢量数据库中搜索相关的代码片段，并将它们提供给 LLM 以生成上下文相关的答案。例如，如果员工问“如何重置我的 VPN 凭据？”，系统会检索最新的 IT 策略文档，并根据其内容生成逐步说明。
安全性和定制是关键的考虑因素。Bedrock 允许您将模型访问限制为特定的 AWS IAM 角色，从而确保只有授权用户才能与系统交互。您还可以使用内部数据（例如，过去的工单）来微调模型，以提高领域特定术语的准确性。此外，可以调整诸如温度和 top_p 之类的参数来平衡创造性和事实正确性——这对于技术文档至关重要。例如，设置较低的温度可确保模型在回答有关 API 端点的问题时优先考虑工程手册中的确切短语。通过将 Bedrock 的托管 LLM 与现有的 AWS 数据工具相结合，开发人员可以创建一个针对内部需求量身定制的安全、可扩展的问答系统。