AWS 发布用 CDK 部署 Amazon Bedrock 托管知识库智能体检索方案

核心事实

AWS 在其机器学习博客发布技术文章，介绍如何用 AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）在托管版 Amazon Bedrock 知识库（Managed Knowledge Base，类型为 MANAGED）上构建企业级智能体检索（agentic retrieval）。据文章描述，该方案以 Python 编写的单个 CDK 应用交付，一条命令即可部署，资源创建顺序由 CDK 自动推导。系统让推理智能体在两个知识库之间做语义路由，经 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 以 Model Context Protocol（MCP）工具形式调用检索，并由 AgenticRetrieveStream API 完成多轮规划、内部重排并返回带引用的答案。文章称该部署同时附带两个 Amazon CloudWatch 仪表板，覆盖七层遥测，并提供按需与持续两种评估方式。

背景与影响

文章指出，传统检索增强生成（RAG）只做一次检索、一次生成，当问题答案横跨多个语料、需要按问题选择数据源，或在看到首次结果后需要再次检索时，单次检索容易给出流畅但不完整的回答。托管知识库把摄取、存储、索引与检索交由 Amazon Bedrock 管理，默认使用服务托管模型完成嵌入与重排，因此无需自行创建、扩缩或为 OpenSearch Serverless 集合与 OCU 容量付费。文章同时说明，智能体检索与 AgentCore Gateway 集成仅在托管知识库上受支持，客户自管（DIY）知识库不支持这两项能力；若需自行选择并运维向量存储，客户自管仍是合适选项。文章还提到，智能体每次提问的路径不同，可观测性由此成为判断系统是否有效的必要手段。

限制与来源

上述能力范围、部署方式与评估配置均来自 AWS 博客原文，属于厂商技术说明，未提供第三方实测数据或用户评价。文章未披露定价、各国家与地区的可用性、配额或服务等级承诺，相关功能与区域支持情况请以 AWS 官网当前信息为准。本文不构成任何投资或采购建议。

来源：AWS 机器学习博客，原文链接。