게시된 날짜: Mar 28, 2024
Amazon Bedrock용 지식 기반은 파운데이션 모델(FM)을 내부 회사 데이터 소스에 연결하여 관련성이 높고 컨텍스트에 맞는 정확한 응답을 제공하는 완전관리형 검색 증강 생성(RAG) 기능입니다. 지식 기반에서는 이제 메타데이터 필터링을 지원하여 문서가 쿼리와 관련이 있는지 확인함으로써 검색 정확도를 높입니다.
RAG 애플리케이션은 대규모 문서 집합을 검색하여 사용자 쿼리를 처리합니다. 그러나 대부분의 경우 특정 속성 및/또는 콘텐츠가 포함된 문서를 검색해야 할 수 있습니다. 메타데이터 필터링을 사용하면 사용자가 쿼리에 포함하거나 제외할 문서를 지정하여 검색 결과의 범위를 좁힐 수 있으므로, FM에서 더 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 특정 지역에서 ‘청구를 제기하는 방법’과 같은 쿼리에 대한 검색 결과의 정확도를 높이려면 필터를 적용하여 특정 주와 관련된 문서만 검색하도록 할 수 있습니다.
이 기능을 사용하면 쿼리를 실행하기 전에 검색 결과를 필터링하는 사용자 지정 메타데이터 속성을 정의할 수 있습니다. 지식 기반에 데이터를 수집할 때 각 해당 문서에 대한 사용자 지정 메타데이터를 지정할 수 있습니다. 출시 시점에는 메타데이터 속성에서 부울, 문자열, 이중 및 정수 데이터 유형을 지원합니다. 가장 일반적인 관계형 연산자 8개를 필터링에 사용할 수 있으며, 아래 문서에 자세히 설명되어 있습니다.
메타데이터 필터링은 현재 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) AWS 리전에서 제공됩니다. 이 기능과 시작 방법에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Bedrock용 지식 기반 설명서를 참조하고 Amazon Bedrock 콘솔로 이동하세요.