# 如何连接 AWS Bedrock 知识库？本文将简要介绍如何通过外部知识库 API 将 Dify 平台与 AWS Bedrock 知识库相连接，使得 Dify 平台内的 AI 应用能够直接获取存储在 AWS Bedrock 知识库中的内容，扩展新的信息来源渠道。 ### 前置准备 * AWS Bedrock Knowledge Base * Dify SaaS 服务 / Dify 社区版 * 后端 API 开发基础知识 ### 1. 注册并创建 AWS Bedrock Knowledge Base 访问 [AWS Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/)，创建 Knowledge Base 服务。

### 2. 构建后端 API 服务 Dify 平台尚不能直接连接 AWS Bedrock Knowledge Base，需要开发团队参考 Dify 关于外部知识库连接的 [API 定义](https://legacy-docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base/external-knowledge-api-documentation)，手动创建后端 API 服务，建立与 AWS Bedrock 的连接。具体架构示意图请参考：

你可以参考以下 2 个代码文件，构建后端服务 API。 `knowledge.py` ```python from flask import request from flask_restful import Resource, reqparse from bedrock.knowledge_service import ExternalDatasetService class BedrockRetrievalApi(Resource): # url : /retrieval def post(self): parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument("retrieval_setting", nullable=False, required=True, type=dict, location="json") parser.add_argument("query", nullable=False, required=True, type=str,) parser.add_argument("knowledge_id", nullable=False, required=True, type=str) args = parser.parse_args() # Authorization check auth_header = request.headers.get("Authorization") if " " not in auth_header: return { "error_code": 1001, "error_msg": "Invalid Authorization header format. Expected 'Bearer ' format." }, 403 auth_scheme, auth_token = auth_header.split(None, 1) auth_scheme = auth_scheme.lower() if auth_scheme != "bearer": return { "error_code": 1001, "error_msg": "Invalid Authorization header format. Expected 'Bearer ' format." }, 403 if auth_token: # process your authorization logic here pass # Call the knowledge retrieval service result = ExternalDatasetService.knowledge_retrieval( args["retrieval_setting"], args["query"], args["knowledge_id"] ) return result, 200 ``` `knowledge_service.py` ```python import boto3 class ExternalDatasetService: @staticmethod def knowledge_retrieval(retrieval_setting: dict, query: str, knowledge_id: str): # get bedrock client client = boto3.client( "bedrock-agent-runtime", aws_secret_access_key="AWS_SECRET_ACCESS_KEY", aws_access_key_id="AWS_ACCESS_KEY_ID", # example: us-east-1 region_name="AWS_REGION_NAME", ) # fetch external knowledge retrieval response = client.retrieve( knowledgeBaseId=knowledge_id, retrievalConfiguration={ "vectorSearchConfiguration": {"numberOfResults": retrieval_setting.get("top_k"), "overrideSearchType": "HYBRID"} }, retrievalQuery={"text": query}, ) # parse response results = [] if response.get("ResponseMetadata") and response.get("ResponseMetadata").get("HTTPStatusCode") == 200: if response.get("retrievalResults"): retrieval_results = response.get("retrievalResults") for retrieval_result in retrieval_results: # filter out results with score less than threshold if retrieval_result.get("score") < retrieval_setting.get("score_threshold", .0): continue result = { "metadata": retrieval_result.get("metadata"), "score": retrieval_result.get("score"), "title": retrieval_result.get("metadata").get("x-amz-bedrock-kb-source-uri"), "content": retrieval_result.get("content").get("text"), } results.append(result) return { "records": results } ``` 在此过程中，你可以构建 API 接口地址以及用于鉴权的 API Key 并用于后续的连接。 ### 3. 获取 AWS Bedrock Knowledge Base ID 登录 AWS Bedrock Knowledge 后台，获取已创建 Knowledge Base 的 ID。此参数将会在[后续步骤](#id-5.-lian-jie-wai-bu-zhi-shi-ku)用于与 Dify 平台的连接。

### 4. 关联外部知识 API 前往 Dify 平台中的 **“知识库”** 页，点击右上角的 **“外部知识库 API”**，轻点 **“添加外部知识库 API”**。按照页面提示，依次填写以下内容： * 知识库的名称，允许自定义名称，用于区分 Dify 平台内所连接的不同外部知识 API； * API 接口地址，外部知识库的连接地址，可在[第二步](#id-2.-gou-jian-hou-duan-api-fu-wu)中自定义。示例 `api-endpoint/retrieval`； * API Key，外部知识库连接密钥，可在[第二步](#id-2.-gou-jian-hou-duan-api-fu-wu)中自定义。

### 5. 连接外部知识库前往 **“知识库”** 页，点击添加知识库卡片下方的 **“连接外部知识库”** 跳转至参数配置页面。

填写以下参数： * **知识库名称与描述** * **外部知识库 API** 选择在[第四步](#id-4.-guan-lian-wai-bu-zhi-shi-api)中关联的外部知识库 API * **外部知识库 ID** 填写在[第三步](#id-3.-huo-qu-aws-bedrock-knowledge-base-id)中获取的 AWS Bedrock knowledge base ID * **调整召回设置** \*\*Top K：\*\*用户发起提问时，将请求外部知识 API 获取相关性较高的内容分段。该参数用于筛选与用户问题相似度较高的文本片段。默认值为 3，数值越高，召回存在相关性的文本分段也就越多。 \*\*Score 阈值：\*\*文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少，结果也会相对而言更加精准。

设置完成后即可建立与外部知识库 API 的连接。 ### 6. 测试外部知识库连接与召回建立与外部知识库的连接后，开发者可以在 **“召回测试”** 中模拟可能的问题关键词，预览从 AWS Bedrock Knowledge Base 召回的文本分段。

若对于召回结果不满意，可以尝试修改召回参数或自行调整 AWS Bedrock Knowledge Base 的检索设置。