前言
作者之前的关于Dify实践RAG系统的文章：用它搭建AI Agent原来这么简单！-CSDN博客，文末留了TODO：
“后面会对此RAG系统进行扩展和增强：
1）知识库同步自Web站点
2）链接外部知识库
3）将构建的RAG应用嵌入网页”
之前的博文完成了1），在研究2）的过程中，发现涉及内容较多，如创建AWS Bedrock知识库、构建后端API服务，今天先拆开单独讲解一下创建AWS Bedrock知识库。
AWS Bedrock是亚马逊云科技（AWS）在2023年推出的一项服务，它旨在帮助开发者更轻松地构建和管理现代化的应用程序。Bedrock提供了一种简化的方式来使用AWS的基础设施和服务，包括计算、存储、数据库和网络等核心功能，同时支持容器化应用和微服务架构。通过Bedrock，开发者可以更快地进行开发、部署和扩展应用程序，而无需深入了解底层的云基础设施细节。这使得开发者能够专注于业务逻辑和应用程序的创新，提高了开发效率和灵活性。
一、注册AWS并添加IAM用户
进入
进入使用基础模型构建生成式人工智能应用程序 – Amazon Bedrock – AWS
若没有注册过亚马逊云（AWS），会要求注册。
注意：注册后的用户默认是root用户，但除了root 用户，还需要添加IAM user/role，不然在创建Bedrock Knowledge Base配置完成后会遇到如下错误：
添加IAM用户：
以root用户登录后，左上角搜索框中输入 IAM，点击出现的services里的“IAM” services进入：
右侧“users”->“create user”,进入后按下图配置：
这里要选中“access to the AWS Management Console”,并设置密码，因为之后切换为IAM user登录时需要。如果读者已创建了IAM账户，增加密码方法见后面【附录】1。
“next”进入权限配置：
权限按用户组管理，新建用户组时，赋予的policies选红框的名称即可。
按指示点击“next”，最后创建成功IAM用户。
二、配置并创建知识库
点击右上角用户名称，复制“account id”，然后登出root用户，以IAM用户登录，登录时要求的账户id填刚才复制的，用户名和密码填上面设置的。
访问https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/knowledge-bases，点击“create”，如下图选择
点击“Knowledge base with vector store”,进入如下步骤的配置：
Step1配置页：
按页面说明填每一项，有默认值用默认值就行，“数据源”选择web crawler（如下图）：准备抓取一个在线网站的文档建立知识库。
“next”进入step2。
Step2配置页：
抓取网站的url我这里还是用了之前的dify文档中文网站：
其他按默认值就可，也可以根据页面说明适当修改。
Step3 配置页：
embedding模型选择：
其他按默认。
然后按提示点“next”，最后“save and create”就开化进行向量化存储、创建data source、创建service role了，最后完成知识库的创建。
service role完成最慢，过程中如果你离开了，之后查看完成情况的方法参考【附录】2。
【附录】
1、
root用户登录，按如下步骤进行：
用根账户或有IAM权限的管理员账户登录AWS管理控制台。
导航到 IAM 服务。
在左侧菜单中点击 用户 (Users)。
在用户列表中找到你的
asw用户名，点击进入该用户详情页。切换到 安全凭证 (Security credentials) 标签页。
向下滚动到 控制台密码 (Console password) 部分。
点击 管理 (Manage) 或 分配密码 (Assign password)。
选择：
自动生成密码：AWS会生成一个新密码。管理员必须将此密码安全地发送给你（比如通过安全的消息通道，切勿明文发邮件或聊天软件）。你首次登录时必须修改它。
自定义密码：管理员可以直接设置一个新密码并告知你。同样需要安全传递。
点击 保存更改 (Save changes)。
2、
查看方法：
root用户登录。
导航到IAM服务： 在顶部搜索栏输入
IAM并选择进入。查看角色列表：
在左侧导航菜单中，点击
Roles。在角色列表上方的搜索框中，输入你的角色名称的一部分，例如
AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase或更精确的完整名称AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase_1vq65。
检查角色状态：
如果创建成功： 你会在列表中看到这个角色。点击角色名称可以查看其详细信息，包括信任关系（Trust relationships）和权限策略（Permissions policies）。
如果创建失败： 这个角色不会出现在列表中（或者可能在状态栏显示为
Failed）。创建失败是导致知识库创建过程卡在“Creating role...”提示的最常见原因。如果仍在创建中： 在IAM控制台的角色列表中可能还看不到它，或者状态可能显示为
Creating（但通常这个过程应该比较快）。长时间卡住通常意味着最终会失败。
角色作用：
这个自动创建的IAM角色 service role(AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase_xxx) 是知识库的执行角色。它的核心作用是授予AWS Bedrock服务必要的权限，使其能够代表你执行与知识库相关的特定操作，主要是：
访问你的数据源: 读取你配置在知识库中的源数据（通常是S3存储桶中的文件）。
与向量存储交互:
写入向量数据: 将知识库从源数据生成的向量嵌入（embeddings）写入你指定的向量数据库（如OpenSearch Serverless, Pinecone, Redis等）。
读取向量数据: 在执行查询时，从向量数据库中检索相关信息。
可能的基础模型调用权限： 在查询知识库时，Bedrock可能需要调用基础模型（如Titan Embeddings模型生成向量，或Claude模型处理查询结果），该角色可能包含执行这些
bedrock:InvokeModel调用的权限（如果知识库配置需要的话）。日志记录权限： 将知识库的操作日志写入CloudWatch Logs。