I added a RAG AI assistant using AWS Bedrock to our website so customers can ask questions and get answers about the four products we sell. Jeder hat die gleichen zwei Dokumente wie: product_a_user_guide.pdf, product_a_specs.pdf, product_b_user_guide.pdf, product_b_specs.pdf usw. So, when asking the AI assistant a question without specifying the product it doesn’t always return the correct result. Wenn Sie beispielsweise eine Frage stellen, die sich auf alle vier Produkte bezieht, z. B. "Wie führe ich einen Kalibrierungstest", kann dies eine Antwort von Produkt A, B, C oder D zurückgeben. Wie kann ich meinen Assistenten intelligenter machen, damit er den Benutzer fragt. if the user doesn’t specify it in their question?
This is my code:
I added a RAG AI assistant using AWS Bedrock to our website so customers can ask questions and get answers about the four products we sell. Jeder hat die gleichen zwei Dokumente wie: product_a_user_guide.pdf, product_a_specs.pdf, product_b_user_guide.pdf, product_b_specs.pdf usw. So, when asking the AI assistant a question without specifying the product it doesn’t always return the correct result. Wenn Sie beispielsweise eine Frage stellen, die sich auf alle vier Produkte bezieht, z. B. "Wie führe ich einen Kalibrierungstest", kann dies eine Antwort von Produkt A, B, C oder D zurückgeben. Wie kann ich meinen Assistenten intelligenter machen, damit er den Benutzer fragt. if the user doesn’t specify it in their question? This is my code: [code]bedrock = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-west-1")
def lambda_handler(event, context):
model_id = "amazon.titan-text-premier-v1:0" question = event["queryStringParameters"]["question"] session_id = event["queryStringParameters"]["session_id”] if “session_id" in event["queryStringParameters"] else None
kb_id = os.environ["KNOWLEDGE_BASE_ID"] region = "us-west-1" model_arn = f"arn:aws:bedrock:{region}::foundation-model/{model_id}"
# Query the knowledge base response = queryKB(question, kb_id, model_arn, session_id)
# Extract the generated text and session ID from the response generated_text = response["output"]["text"].strip() session_id = response.get("sessionId", "") citations = response["citations"]
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