RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部の知識ソースから情報を検索し、AI の回答に活用する仕組みです。アシスタントの Platform Metadata または Grounding 設定で構成します。
対応する構成
新規の設定では、Platform Metadata の組み込みツールを推奨します。
Platform Metadata の検索ツール
BedrockClaude タイプのアシスタントで、Claude がツールとして外部知識を検索する方式です。
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| Knowledge Base 検索ツール | Bedrock ナレッジベースを検索します |
| Bedrock Managed Knowledge Base 検索ツール | Amazon Bedrock マネージド型ナレッジベースを検索します |
| Azure AI Search 検索ツール | Azure AI Search インデックスを検索します |
Grounding（廃止予定）
検索クエリ生成・検索・回答生成を順に実行するワークフロー型の方式です。
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| Kendra Retrieval（廃止予定） | Amazon Kendra を検索エンジンとして使用します |
| Bedrock Knowledge Base Retrieval（廃止予定） | Bedrock のナレッジベースを使用します |
処理の流れ
Platform Metadata の検索ツールの場合
- ユーザーがメッセージを送信します
- Claude が会話の文脈に応じて、検索ツールの呼び出しが必要か判断します
- 設定されたナレッジベースやインデックスから関連情報を検索します
- 検索結果を参照しながら回答を生成します
Grounding（ワークフロー型）の場合
- ユーザーがメッセージを送信します
- 検索クエリ生成（SQG）が設定されている場合、ユーザー入力から最適な検索クエリを生成します
- 設定されたグラウンディングソースから関連情報を検索します
- 検索結果を RAG プロンプトテンプレートに埋め込み、AI に渡します
- AI が検索結果を参照しながら回答を生成します