构建混合检索增强生成（RAG）系统：Amazon Bedrock与OpenSearch的集成应用
AWS Machine Learning Blog2026/04/07 01:49机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文介绍基于Amazon Bedrock和OpenSearch的混合RAG系统，结合语义搜索与结构化过滤技术，通过代理动态选择检索策略，提升搜索准确性与上下文相关性。重点阐述向量嵌入、双编码器模型及混合搜索架构的实现方式，展示其在多行业场景中的应用优势。
正文
生成式AI助手通过结合与实时数据检索实现复杂任务处理。本文展示如何利用Amazon Bedrock、Bedrock AgentCore、Strands Agents和Amazon OpenSearch构建混合式解决方案。系统采用语义搜索（基于向量相似性计算）与结构化属性过滤的双重机制，通过双编码器模型将查询和文档分别编码为向量。当用户请求如'密歇根州北部海景酒店'时，AgentCore动态协调语义搜索与文本过滤，确保位置等精确属性匹配。OpenSearch Serverless作为向量存储与搜索引擎，支持混合查询处理，提供低延迟、自动扩展的架构。该方案在房地产、法律、医疗等领域具有实际应用价值。