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概览

Amazon Kendra 是亚马逊网络服务 (AWS) 提供的一项智能搜索服务。它利用先进的自然语言处理 (NLP) 和机器学习算法，支持组织内各种数据源的强大搜索功能。Kendra 旨在帮助用户快速准确地找到所需信息，从而提高生产力和决策效率。 通过 Kendra，用户可以搜索各种内容类型，包括文档、常见问题解答、知识库、手册和网站。它支持多种语言，可以理解复杂的查询、同义词和上下文含义，以提供高度相关的搜索结果。 这将帮助您开始使用 Amazon Kendra retriever。有关所有 AWSKendraRetriever 功能和配置的详细文档，请查阅API 参考。

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集成详情

检索器来源包
AWSKendraRetriever各种 AWS 资源@langchain/aws

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设置

您需要一个 AWS 账户和一个 Amazon Kendra 实例才能开始。有关更多信息，请参阅 AWS 的此教程。 如果您想从单个查询中获取自动化跟踪，您也可以通过取消注释以下内容来设置您的LangSmith API 密钥：
// process.env.LANGSMITH_API_KEY = "<YOUR API KEY HERE>";
// process.env.LANGSMITH_TRACING = "true";

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安装

此检索器位于 @langchain/aws 包中 
npm install @langchain/aws @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化我们的检索器 
import { AmazonKendraRetriever } from "@langchain/aws";

const retriever = new AmazonKendraRetriever({
  topK: 10,
  indexId: "YOUR_INDEX_ID",
  region: "us-east-2", // Your region
  clientOptions: {
    credentials: {
      accessKeyId: "YOUR_ACCESS_KEY_ID",
      secretAccessKey: "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY",
    },
  },
});

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用法

const query = "..."

await retriever.invoke(query);

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API 参考

有关所有 AmazonKendraRetriever 功能和配置的详细文档，请查阅API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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