用途：Amazon Bedrock Knowledge Bases 是 AWS 的全托管 RAG（检索增强生成）方案，用于构建文档问答、企业知识语义搜索、带知识库的聊天机器人，并可与 Bedrock Agents 集成。
主要能力：自动从 S3、网页、Confluence、SharePoint、Salesforce 摄取数据；用基础模型生成嵌入；支持多种向量存储（OpenSearch Serverless、S3 Vectors 预览、Neptune Analytics GraphRAG、OpenSearch 托管集群、Pinecone、MongoDB Atlas、Redis Enterprise Cloud）；支持语义与混合检索、元数据过滤、来源引用、多轮会话上下文；分块策略含固定大小、语义、分层和自定义 Lambda。
使用方式：通过 boto3 调用 bedrock-agent 与 bedrock-agent-runtime。典型流程为 create_knowledge_base 创建知识库、create_data_source 添加数据源、start_ingestion_job 启动摄取、retrieve_and_generate 检索并生成答案。示例命令：import boto3；bedrock_agent = boto3.client('bedrock-agent', region_name='us-east-1')。
适用场景：企业文档问答、语义搜索、知识库聊天机器人、与 Bedrock Agents 集成、GraphRAG 关系检索、成本敏感的大规模 RAG。
限制：S3 Vectors 仍为预览，暂不支持 CloudFormation/CDK，不适合高 QPS 与毫秒级延迟；语义分块会调用基础模型产生额外费用且摄取较慢；部分数据源需配置凭证 Secret。具体收费与配额暂未提供。