rag postgresql agent bedrock
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Dans notre précédent article de blog, « Améliorer le support client avec un assistant Whatsapp », nous avons exploré comment des technologies avancées telles que l'IA générative et la génération augmentée de récupération (RAG) peuvent révolutionner les modèles de support client traditionnels dans l'industrie du voyage. Aujourd'hui, nous aimerions présenter une approche alternative qui exploite la puissance des agents pour Amazon Bedrock, une base de connaissances Amazon Aurora vectorisée et PostgreSQL pour Amazon Bedrock.
Cette architecture élimine le besoin d'une logique complexe de gestion des conversations, car les agents Bedrock gèrent le suivi des sessions, tandis que la base de connaissances pour Amazon Bedrock utilisant Aurora PostgreSQL garantit des réponses très précises et contextuelles, et Amazon DynamoDB remplit un double objectif : stocker à la fois les informations sur les passagers et les tickets d'assistance. .
Les principales fonctionnalités de notre solution incluent :
Cette application est construite en quatre étapes en utilisant l'infrastructure en tant que code avec AWS Cloud Development Kit (CDK) pour Python. Dans un premier temps, une base de données vectorielles Amazon Aurora PostgreSQL est configurée. Dans la deuxième étape, la base de connaissances pour Amazon Bedrock est créée à l'aide de la base de données établie. La troisième étape consiste à créer un agent Amazon Bedrock. Et dans la quatrième étape, une application WhatsApp est déployée pour fournir l’interface utilisateur du système.
✅ Niveau AWS : Avancé - 300
Conditions préalables :
? Coût pour terminer :
Remarque : cette série de piles CDK doit être déployée dans le même compte AWS et la même région. En effet, chaque pile est créée pour stocker des informations essentielles dans un secret Parameter Store d'AWS Systems Manager (SSM), qui est ensuite récupéré par la pile lors de l'étape suivante du processus de déploiement.
Webhook de message entrant :
Le processus commence lorsqu'un utilisateur envoie une note vocale/un message texte via WhatsApp. Le message vocal/texte est reçu via une passerelle Amazon API et traité par AWS Lambda Function.
Les détails du message sont stockés dans la table Amazon DynamoDB pour le découplage et le traitement.
Processus de texte audio :
S'il existe un message vocal, il est stocké dans un compartiment Amazon S3. Ensuite, Amazon Transcribe convertit l'audio en texte, qui est envoyé à l'assistant.
S'il ne s'agit que d'un message texte, il ira directement à l'assistant de saisie.
Réponse de l'assistant :
L'agent traite la requête et génère une réponse, accédant potentiellement à des données supplémentaires de la table DynamoDB ou d'une base de connaissances.
En fonction de la demande de l'utilisateur, diverses actions peuvent être déclenchées, comme la création de tickets d'assistance ou la récupération d'informations sur les passagers.
La réponse finale est renvoyée à l'utilisateur via WhatsApp.
git clone https://github.com/build-on-aws/rag-postgresql-agent-bedrockPour configurer une base de données vectorielles Amazon Aurora PostgreSQL. Il explique l'importance des bases de données vectorielles pour la mise en œuvre de la génération augmentée de récupération (RAG). AWS Cloud Development Kit (CDK) pour Python est utilisé pour configurer l'infrastructure de base de données. Cela inclut également les étapes détaillées de préparation de la base de données, telles que l'installation d'extensions, la création de schémas et de rôles et la configuration de tables et d'index à l'aide de constructions personnalisées.
Il se concentre sur la création d'une base de connaissances pour Amazon Bedrock, ce qui implique la configuration d'un compartiment S3 en tant que source de données, la configuration des rôles et autorisations IAM nécessaires et le stockage des informations dans AWS Systems Manager Parameter Store. La base de connaissances traite automatiquement les données texte non structurées des PDF, les convertit en morceaux de texte, génère des intégrations vectorielles et les stocke dans une base de données PostgreSQL. Le guide fournit des instructions étape par étape pour la configuration et le déploiement.
Le projet montre comment créer un agent basé sur l'IA capable d'interroger et d'analyser les données stockées dans une base de données PostgreSQL à l'aide d'invites en langage naturel.
La dernière partie d'une série de quatre parties sur la création d'un agent de support de voyage RAG avancé alimenté par WhatsApp à l'aide d'Amazon Bedrock Agent. Le projet intègre divers services AWS, notamment API Gateway, Lambda, DynamoDB, S3 et Transcribe, pour créer un flux de travail permettant de traiter et de répondre aux messages des utilisateurs. L'application peut gérer à la fois les messages texte et vocaux, transcrire l'audio et exploiter une base de connaissances construite sur Aurora PostgreSQL pour la récupération d'informations.
? Astuce : si vous ne souhaitez pas utiliser WhatsApp, ce n'est pas un problème ! Vous pouvez utiliser l'application JavaScript suivante, qui crée une interface utilisateur qui vous permet d'utiliser les agents et les bases de connaissances pour Amazon Bedrock disponibles dans votre compte AWS --> Création d'applications ReactJS Generative AI avec Amazon Bedrock et AWS JavaScript SDK
Cet assistant de voyage WhatsApp amélioré démontre la puissance des services intégrés d'IA et de base de données d'AWS. En tirant parti des capacités d'agent et de base de connaissances d'Amazon Bedrock, ainsi que d'Aurora PostgreSQL et DynamoDB, nous avons créé une solution plus rationalisée, plus puissante et plus facile à maintenir.
L'ajout du système de tickets d'assistance offre une expérience de service client complète de bout en bout, permettant une remontée transparente des problèmes complexes tout en conservant les avantages des interactions initiales basées sur l'IA.
Nous vous encourageons à bâtir sur cette base, peut-être en élargissant la base de connaissances, en modifiant les réponses de l'agent ou en intégrant des services supplémentaires.
Merci de nous avoir rejoint dans cette aventure visant à révolutionner le support client dans le domaine des voyages grâce aux technologies AWS !
Voir CONTRIBUTION pour plus d'informations.
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