前言

作者之前的关于Dify实践RAG系统的文章：用它搭建AI Agent原来这么简单！-CSDN博客，文末留了TODO：

“后面会对此RAG系统进行扩展和增强：

1）知识库同步自Web站点

2）链接外部知识库

3）将构建的RAG应用嵌入网页”

之前的博文完成了1），在研究2）的过程中，发现涉及内容较多，如创建AWS Bedrock知识库、构建后端API服务，今天先拆开单独讲解一下创建AWS Bedrock知识库。

AWS Bedrock是亚马逊云科技（AWS）在2023年推出的一项服务，它旨在帮助开发者更轻松地构建和管理现代化的应用程序。Bedrock提供了一种简化的方式来使用AWS的基础设施和服务，包括计算、存储、数据库和网络等核心功能，同时支持容器化应用和微服务架构。通过Bedrock，开发者可以更快地进行开发、部署和扩展应用程序，而无需深入了解底层的云基础设施细节。这使得开发者能够专注于业务逻辑和应用程序的创新，提高了开发效率和灵活性。

 一、注册AWS并添加IAM用户

进入

进入使用基础模型构建生成式人工智能应用程序 – Amazon Bedrock – AWS

若没有注册过亚马逊云（AWS），会要求注册。

注意：注册后的用户默认是root用户，但除了root 用户，还需要添加IAM user/role，不然在创建Bedrock Knowledge Base配置完成后会遇到如下错误：

​

添加IAM用户：

以root用户登录后，左上角搜索框中输入 IAM，点击出现的services里的“IAM” services进入：

右侧“users”->“create user”,进入后按下图配置：

这里要选中“access to the AWS Management Console”,并设置密码，因为之后切换为IAM user登录时需要。如果读者已创建了IAM账户，增加密码方法见后面【附录】1。

“next”进入权限配置：

权限按用户组管理，新建用户组时，赋予的policies选红框的名称即可。

按指示点击“next”，最后创建成功IAM用户。

二、配置并创建知识库

点击右上角用户名称，复制“account id”，然后登出root用户，以IAM用户登录，登录时要求的账户id填刚才复制的，用户名和密码填上面设置的。

访问https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/knowledge-bases，点击“create”，如下图选择

​

点击“Knowledge base with vector store”,进入如下步骤的配置：

​

Step1配置页：

按页面说明填每一项，有默认值用默认值就行，“数据源”选择web crawler（如下图）：准备抓取一个在线网站的文档建立知识库。

​

“next”进入step2。

Step2配置页：

抓取网站的url我这里还是用了之前的dify文档中文网站：

​

其他按默认值就可，也可以根据页面说明适当修改。

Step3 配置页：

embedding模型选择：

​

其他按默认。

然后按提示点“next”，最后“save and create”就开化进行向量化存储、创建data source、创建service role了，最后完成知识库的创建。

service role完成最慢，过程中如果你离开了，之后查看完成情况的方法参考【附录】2。

【附录】

1、

root用户登录，按如下步骤进行：

•  用根账户或有IAM权限的管理员账户登录AWS管理控制台。

• 导航到 IAM 服务。

• 在左侧菜单中点击 用户 (Users)。

• 在用户列表中找到你的 asw 用户名，点击进入该用户详情页。

• 切换到 安全凭证 (Security credentials) 标签页。

• 向下滚动到 控制台密码 (Console password) 部分。

• 点击 管理 (Manage) 或 分配密码 (Assign password)。

• 选择：

  • 自动生成密码：AWS会生成一个新密码。管理员必须将此密码安全地发送给你（比如通过安全的消息通道，切勿明文发邮件或聊天软件）。你首次登录时必须修改它。

  • 自定义密码：管理员可以直接设置一个新密码并告知你。同样需要安全传递。

• 点击 保存更改 (Save changes)。 

2、

查看方法：

•  root用户登录。

• 导航到IAM服务： 在顶部搜索栏输入 IAM 并选择进入。

• 查看角色列表：

  • 在左侧导航菜单中，点击 Roles。

  • 在角色列表上方的搜索框中，输入你的角色名称的一部分，例如 AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase 或更精确的完整名称 AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase_1vq65。

• 检查角色状态：

  • 如果创建成功： 你会在列表中看到这个角色。点击角色名称可以查看其详细信息，包括信任关系（Trust relationships）和权限策略（Permissions policies）。

  • 如果创建失败： 这个角色不会出现在列表中（或者可能在状态栏显示为Failed）。创建失败是导致知识库创建过程卡在“Creating role...”提示的最常见原因。

  • 如果仍在创建中： 在IAM控制台的角色列表中可能还看不到它，或者状态可能显示为Creating（但通常这个过程应该比较快）。长时间卡住通常意味着最终会失败。 

角色作用：

这个自动创建的IAM角色 service role(AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase_xxx) 是知识库的执行角色。它的核心作用是授予AWS Bedrock服务必要的权限，使其能够代表你执行与知识库相关的特定操作，主要是：

• 访问你的数据源: 读取你配置在知识库中的源数据（通常是S3存储桶中的文件）。

• 与向量存储交互:

  • 写入向量数据: 将知识库从源数据生成的向量嵌入（embeddings）写入你指定的向量数据库（如OpenSearch Serverless, Pinecone, Redis等）。

  • 读取向量数据: 在执行查询时，从向量数据库中检索相关信息。

• 可能的基础模型调用权限： 在查询知识库时，Bedrock可能需要调用基础模型（如Titan Embeddings模型生成向量，或Claude模型处理查询结果），该角色可能包含执行这些bedrock:InvokeModel调用的权限（如果知识库配置需要的话）。

• 日志记录权限： 将知识库的操作日志写入CloudWatch Logs。