Knowledge BasesでRAGを作ってみた

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February 18, 26

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各ページのテキスト
1.

Knowledge Basesで RAGを作ってみた 2025/01/29 てくてく会

2.

RAGとは - 外部データを検索し、LLMに回答を生成してもらう仕組み - LLMの学習データに含まれない情報を外部データで保管して回答できるようにする

3.

Amazon Bedrock Knowledge Basesとは - Bedrockの機能でフルマネージドでRAGを作れるサービス - データの取り込みから検索まででき、Bedrockのモデルと組み合わ せて回答生成までできる

4.

作ってみた

5.

S3に検索したいドキュメントを置く - S3に検索したい対象のドキュメント を置く - このS3をKnowledge Basesのデータ ソースにする - 対応するファイルフォーマット - txt, md, pdf, html, csv, doc/docx, xls/xlsx, jpg, png 今回はLLMに作ってもらった仮 想のQ＆Aのファイルを配置 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-ds.html

6.

ナレッジベースを作成する - S3をデータソースとして選択 - 埋め込みモデルとベクトルストアを選択

7.

S3 Vectorsが2025/12にGAに - ベクトルストアとしてS3 Vectorsが選択可能に https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/12/amazon-s3-vectors-generally-available/

8.

データソースを同期 - Knowledge Basesの「同期」からデータソースに配置したファイルを 同期 - 成功すると履歴で取り込んだ件数に反映される

9.

検索が動作するか確認 - 「ナレッジベースをテスト」から実 際検索できるか確認可能

10.

RAGを他のアプリケーションから使いたい ... - Knowledge BasesのRetrieveAndGenerate APIを利用 - 検索と回答生成を一つのAPIで行える - スコアでフィルタリングしたい場合はRetrieve APIで検索だけ実施してLLMに渡す、 などなど

11.

RAG構成 - n8nからAPI Gateway経由でRAGの呼び出し https://n8n.io/

12.

ひとこと - Amazon Bedrock Knowledge Basesでお手軽にRAGを作れる！