게시된 날짜: May 2, 2024
Amazon Bedrock용 지식 기반 시스템은 파운데이션 모델(FM)을 내부 회사 데이터 소스에 안전하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)을 통해 더 정확하고 관련성 높은 응답을 제공합니다. 오늘 AWS는 Amazon Bedrock용 지식 기반(KB)에서 MongoDB Atlas에 대한 벡터 스토리지 지원을 발표했습니다.
지식 기반과 벡터 데이터베이스의 기본 통합을 통해 고유한 벡터 검색 기반 경험을 혁신하고 생성할 수 있으므로 사용자 지정 데이터 소스 통합 구축의 필요성이 줄어듭니다. 벡터 검색을 사용하면 심층적이고 정확한 인사이트를 생성하고 문서 코퍼스에서 특정 정보를 찾을 수 있습니다. 이번 출시를 통해 이제 MongoDB Atlas 벡터 데이터베이스는 소스 데이터에 메타데이터를 추가하여 관련 구절의 필터링된 목록을 검색하고, 프롬프트를 사용자 지정하고, 검색 결과 수를 구성하는 등의 지식 기반 기능을 활용할 수 있습니다. 보안을 강화하기 위해 퍼블릭 인터넷과 AWS PrivateLink를 통해 AWS 계정을 MongoDB Atlas에 연결할 수 있습니다.
이러한 통합은 Amazon Aurora, Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone 및 Redis를 비롯한 지식 기반에서 지원하는 벡터 데이터베이스 목록에 추가됩니다. KB의 Retrieve API 및 RetrieveAndGenerate API와 이 통합을 사용할 수도 있습니다. Amazon Bedrock 지식 기반 시스템용 MongoDB 통합은 이제 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) AWS 리전에서 정식 버전으로 제공됩니다. 자세한 내용은 MongoDB 통합 기능 블로그 및 지식 기반 설명서를 참조하세요. 시작하려면 AWS Marketplace의 MongoDB Atlas 및 Amazon Bedrock 콘솔로 이동하세요.