게시된 날짜: Nov 28, 2023
이제 정식 출시된 Amazon Bedrock용 완전관리형 기술 자료는 기초 모델(FM)을 검색 증강 생성(RAG)으로 내부 회사 데이터 소스에 안전하게 연결하여 컨텍스트별로 더욱 관련성이 높고 정확한 응답을 제공합니다. 기술 자료는 FM의 강력한 기능을 확장하여 비즈니스, 고객 및 제품에 대해 보다 효과적으로 파악할 수 있도록 합니다.
FM에 최신 독점 정보를 제공하기 위해 조직에서는 회사 데이터 소스에서 데이터를 가져와 프롬프트를 강화하여 보다 관련성이 높고 정확한 응답을 제공하는 기술인 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다.
RAG를 구현하려면 조직에서 데이터를 임베딩(벡터)으로 변환하고, 임베딩을 전문 벡터 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 사용자 지정 통합을 구축하여 사용자 쿼리와 관련된 텍스트를 검색하는 등 번거로운 몇 가지 단계를 수행해야 합니다. 이 단계는 시간이 많이 걸리고 비효율적일 수 있습니다.
Amazon Bedrock용 기술 자료는 완전관리형 RAG 기능으로, 컨텍스트별로 관련된 회사 데이터로 FM 응답을 사용자 지정할 수 있습니다. Amazon S3에 있는 데이터의 위치를 가리키기만 하면 Amazon Bedrock용 기술 자료가 벡터 데이터베이스의 전체 수집 워크플로를 처리합니다. 기존 벡터 데이터베이스가 없는 경우 Amazon Bedrock이 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어를 자동으로 생성합니다.
새로운 Retrieve API를 사용하여 기술 자료에서 사용자 쿼리와 관련된 결과를 검색할 수 있습니다. 새로운 RetrieveAndGenerate API는 한 단계 더 발전되어 검색된 결과를 직접 사용하여 FM 프롬프트를 보강하고 응답을 반환합니다.
Amazon Bedrock용 기술 자료는 Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone 및 Redis Enterprise Cloud 등 벡터 스토리지용으로 유명한 데이터베이스를 지원합니다.
Amazon Bedrock용 기술 자료는 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) 리전에서 사용할 수 있습니다.
Amazon Bedrock으로 RAG를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Bedrock용 기술 자료를 참조하세요.