Knowledge Bases for Amazon Bedrock, 검색 개선을 위해 자동 생성된 쿼리 필터 제공
Knowledge Bases for Amazon Bedrock는 완전관리형 엔드 투 엔드 검색 증강 생성(RAG) 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 데이터 소스의 컨텍스트 정보를 통합하여 매우 정확하고 지연 시간이 짧으며 안전하고 사용자 지정 가능한 GenAI 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. AWS는 오늘 검색된 문서가 쿼리와 관련이 있는지 확인함으로써 검색 정확도를 향상시키는 자동 생성된 쿼리 필터를 출시했습니다. 이 기능은 고객이 복잡한 필터 표현식을 수동으로 구성할 필요 없이 검색 결과를 좁힐 수 있도록 함으로써 기존의 수동 메타데이터 필터링 기능을 확장합니다.
RAG 애플리케이션은 대규모 문서 집합을 검색하여 사용자 쿼리를 처리합니다. 그러나 대부분의 경우 특정 속성 및/또는 콘텐츠가 포함된 문서를 검색해야 할 수 있습니다. 자동 생성된 쿼리 필터를 활성화하면 복잡한 필터 표현식을 수동으로 구성하지 않고도 문서의 메타데이터를 기반으로 필터링된 검색 결과를 받을 수 있습니다. 예를 들어, ‘워싱턴 주에서 클레임을 제기하는 방법’과 같은 쿼리의 경우 ‘워싱턴’이라는 주가 필터로 자동 적용되어 해당 주와 관련된 문서만 검색하게 됩니다.
이 기능은 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(서울), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(취리히) 및 AWS GovCloud(미국 서부) 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 확인하시기 바랍니다.