Bedrock ganha recuperação agentiva para perguntas complexas em bases de conhecimento

Bedrock ganha recuperação agentiva para perguntas complexas em bases de conhecimento

A AWS lançou a recuperação agentiva (agentic retrieval) para o Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases, um recurso projetado para consultas que vão além de buscas simples por similaridade. A nova API AgenticRetrieveStream planeja e itera sobre múltiplas etapas de recuperação em uma única chamada.

O problema que a recuperação agentiva resolve é concreto: perguntas como “Compare nossa estratégia de 2020 com a de 2023. O que mudou?” ou “Quais são os três maiores riscos entre as linhas de produto?” não têm um ponto único no espaço de embeddings que as represente bem. A busca tradicional top-k retorna uma média diluída de múltiplas intenções concorrentes, perdendo contexto crucial.

A nova API aborda isso com um loop de planejamento e recuperação: o agente decompõe a pergunta em subconsultas, recupera documentos para cada uma, sintetiza os resultados e itera conforme necessário. O processo inclui tracing completo para que os desenvolvedores possam inspecionar cada etapa da cadeia de raciocínio.

O caso de uso prático: um analista consultando 25 anos de cartas aos acionistas da Amazon. Uma pergunta direta como “Qual foi o principal tema da carta de 2023?” funciona bem com busca tradicional. Mas perguntas como “Como a estratégia de IA evoluiu ao longo dos anos?” exigem múltiplas recuperações e síntese — exatamente o que a abordagem agentiva oferece.

Contexto: A recuperação agentiva representa uma evolução importante para sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), que tradicionalmente sofrem com consultas complexas. O recurso está disponível via API no Amazon Bedrock.