如何對 Amazon Bedrock 知識庫中的「抱歉，我無法幫助您處理此請求」回應進行疑難排解？

簡短描述

「抱歉，我無法幫助您處理此請求」是一種通用回應，可能會因以下原因而出現：

• 空儲存貯體或未同步的資料
• 複雜或不清楚的查詢
• 限制性檢索設定
• 模型限制
• 安全性篩選器
• 提示範本不明確

解決方法

確定知識庫具有所需的資料

如果知識庫缺乏相關或完整的資料，那麼 Amazon Bedrock 就無法傳回結果。

若要對此問題進行疑難排解，請完成以下步驟：

1. 開啟 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) console (Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 主控台)。
2. 在導覽窗格中，選擇 General purpose buckets (一般用途儲存貯體)。
3. 選取連結到知識庫的儲存貯體。
4. 確定儲存貯體不為空，且包含所有相關文件。另外，請確定內容與您的查詢意圖一致。
5. 如有需要，請上傳其他文件，然後將資料同步到您的 Amazon Bedrock 知識庫。

注意：提示範本必須具有基礎資料才能產生答案。如果您選取了為您的查詢產生回應，請在執行查詢之前確認 Amazon Bedrock 是否將您的文件同步到向量存放區。

若要確認 Amazon Bedrock 已將您的文件同步到向量存放區，請完成以下步驟：

1. 開啟 Amazon Bedrock console (Amazon Bedrock 主控台)。
2. 在導覽窗格中，選擇 Knowledge bases (知識庫)。
3. 選取您的知識庫，然後選擇 Data source (資料來源) 索引標籤。
4. 如果資料來源 Status (狀態) 不是 Synced (已同步)，請選擇 Sync (同步)。
5. 同步完成後，重試您的查詢。

簡化或重新表達您的查詢

即使有資料可用，Amazon Bedrock 也可能無法理解複雜或模糊的查詢。若要對此問題進行疑難排解，請提交查詢的簡化版本。最佳做法是使用直接的語言並指定上下文。例如，使用「潛在客戶給了什麼意見反應？」而不是「潛在客戶說了什麼？」。

調整檢索設定

檢索設定會限制 Amazon Bedrock 檢索的資料量。如果限制太嚴格，那麼您的查詢可能會失敗。

若要解決此問題，請完成以下步驟：

1. 開啟 Amazon Bedrock console (Amazon Bedrock 主控台)。
2. 在導覽窗格中，選擇 Knowledge bases (知識庫)。
3. 選取您的知識庫，然後選擇 Test knowledge base (測試知識庫)。
4. 在 Maximum number of source chunks (來源區塊的最大數量)，請輸入一個介於 10 和 20 之間的數字，以增加搜尋結果的數量。
5. 選取 Generate responses (產生回應)，然後檢查知識庫是否產生結果。

檢查模型限制

確定您使用的基礎模型適合您的資料和查詢樣式。如需基礎模型的更多資訊，請從 Amazon Bedrock 上的 Model providers (模型提供者) 下拉式功能表中選取模型提供者。

若要測試不同的模型，請完成以下步驟：

1. 開啟 Amazon Bedrock console (Amazon Bedrock 主控台)。
2. 在導覽窗格中，選擇 Knowledge bases (知識庫)。
3. 選取您的知識庫，然後選擇 Test knowledge base (測試知識庫)。
4. 在 Retrieval and response generation (檢索和回應生成) 下，選取 Retrieval and response generation: data sources and model (檢索和回應生成：資料來源和模型)。
5. 在 Model (模型) 下，選擇編輯圖示，然後選取另一個模型。
6. 在 Preview (預覽) 中輸入提示，使用該模型測試您的查詢。重複步驟 5-7，直到產生回應。

檢查安全性篩選器是否封鎖了您的查詢

如果 Amazon Bedrock 認為查詢中的內容不安全，則模型可能會拒絕該查詢。若對此問題進行疑難排解，請測試中性提示，例如「概述我的檔案」。如果提示成功，則安全性篩選器可能會封鎖您的原始查詢或資料。若要解決此問題，請重新表達查詢。最佳做法是使用中立且真實的提示。或者，從文件中移除敏感內容，然後重新同步資料來源。

如需範例和最佳做法，請參閱 Amazon Bedrock 文字模型的提示範本和範例。

對其他問題進行疑難排解

若要識別重複出現的問題，請在 Amazon CloudWatch Logs 中收集模型調用日誌。使用中繼資料標籤進行查詢，以識別使用模式並改善檢索。您可以追蹤「無法幫助您」回應發生的時間和頻率。

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