利用 Amazon Bedrock 与 Amazon OpenSearch 构建智能搜索，实现混合 RAG 解决方案
智能搜索新范式：混合 RAG 如何重塑 AI 助手
在生成式 AI 快速发展的今天，传统的聊天机器人已难以满足复杂业务场景的需求。Amazon Web Services (AWS) 近期发布的技术方案，展示了如何结合 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon OpenSearch，构建一个能够同时执行语义搜索和文本搜索的生成式 AI 代理助手。这不仅是技术上的整合，更是对 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架构的一次重要演进。
什么是代理式生成 AI 助手？
与基础聊天机器人不同，代理式生成 AI 助手代表了人工智能领域的一次显著进步。它们是由大型语言模型（LLMs）驱动的动态系统，能够进行开放式对话并处理复杂任务。这些系统具备广泛的智能，能够维持多步骤对话，同时适应用户需求并执行必要的后端任务。
其核心能力在于：实时通过 API 调用和数据库查询检索业务特定数据，并将这些信息整合到 LLM 生成的响应中，或按照预定义标准与响应一同提供。这种将 LLM 能力与动态数据检索相结合的技术，正是 RAG。
混合检索：语义搜索与文本搜索的融合
在支持 RAG 能力的信息检索中，传统方法侧重于实时查询后端数据源或与 API 通信。然而，随着代理式 AI 的实现，语义搜索作为一种新兴方法变得尤为重要。
- 语义搜索：基于搜索短语的含义进行数据检索，而非依赖关键词或模式的词汇相似性。这通常通过预计算并存储在向量数据库中的向量嵌入来实现，能够更好地理解用户意图和上下文。
- 文本搜索：基于关键词匹配、布尔逻辑等传统信息检索技术，在精确匹配已知术语或结构化查询时依然高效可靠。
本文介绍的方案创新之处在于，它并非二选一，而是同时利用这两种搜索方式，构建了一个“混合”RAG 解决方案。这意味着助手可以根据查询的复杂性和数据特性，智能地选择或结合最有效的检索路径，从而提供更准确、更相关的信息。
实际应用场景：以酒店预订为例
设想一个处理酒店预订的代理助手的工作流程：
- 首先，它会查询数据库，寻找符合客人特定要求（如地点、日期、房型）的酒店属性。
- 接着，通过 API 调用获取关于房间实时可用性和当前价格的信息。
检索到的数据可以通过两种方式处理：
- 由 LLM 处理并生成综合性回答：例如，生成一段包含推荐酒店、价格对比和预订建议的完整文本。
- 与 LLM 生成的摘要一同展示：例如，LLM 提供一个概括性建议，同时以结构化格式（如列表、表格）附上详细的实时数据。
无论哪种方式，客人都能在与助手的持续对话中获得精确、实时且整合度高的信息，极大地提升了交互体验和决策效率。
技术栈深度解析
该实现方案的核心技术组件构成了一个强大的生态系统：
- Amazon Bedrock：作为基础，提供了访问多种高性能基础模型（FMs）的途径，是生成能力的核心引擎。
- Amazon Bedrock AgentCore：简化了代理的构建、管理和编排，使开发者能够更专注于业务逻辑而非底层复杂性。
- Strands Agents：作为代理框架的一部分，可能用于定义代理的行为、工作流和与外部系统的连接策略。
- Amazon OpenSearch：在此扮演了关键的数据检索角色。它不仅支持传统的全文搜索，其向量搜索功能更是实现高效语义检索的基石，能够存储和快速查询海量的向量化数据。
对 AI 行业的意义与展望
这种混合 RAG 方案的出现，标志着企业级 AI 应用正从“能对话”向“懂业务、会执行”的智能体阶段迈进。它解决了纯 LLM 在事实准确性、信息时效性和领域知识深度上的局限。
对于开发者而言，AWS 提供的这套集成方案降低了构建复杂代理式 AI 应用的门槛。企业则可以借此开发出更智能的客服系统、内部知识助手、个性化推荐引擎等，真正将 AI 转化为提升运营效率和客户体验的生产力工具。
未来，随着模型能力的增强和检索技术的进一步融合，我们有望看到更多能够自主规划、执行多步骤任务并持续学习的 AI 代理，深入各行各业的业务流程核心。