이제 Aurora PostgreSQL 및 MongoDB Atlas 벡터 저장소 하이브리드 검색을 지원하는 Amazon Bedrock Knowledge Bases
이제 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 하이브리드 검색 지원 범위가 확장되어 Amazon Aurora PostgreSQL 및 MongoDB Atlas 벡터 스토어를 사용하여 생성한 지식 기반도 지원됩니다. 이 기능을 사용하면 결과의 관련성을 높일 수 있지만 이전에는 Bedrock Knowledge Bases의 Opensearch Serverless 및 Opensearch 관리형 클러스터에서만 이 기능이 작동했습니다.
검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션은 벡터 기반 시맨틱 검색을 사용하여 비정형 텍스트를 검색합니다. 파운데이션 모델을 사용하여 생성되는 이러한 벡터는 데이터 내에서 문맥적, 언어적 의미를 포착하여 인간과 유사한 질문에 답합니다. 하이브리드 검색에서는 시맨틱 검색 방법과 전체 텍스트 검색 방법을 동시에 사용하여 이중 쿼리를 실행하고 결과를 결합합니다. 이 방식을 사용하는 경우 전체 텍스트 검색에서 확인된 특정 키워드가 들어 있는 문서 또는 시맨틱 검색에서 개념상 일치하는 것으로 확인된 문서를 검색함으로써 결과의 관련성을 높일 수 있습니다. 검색 범위가 넓을수록 결과 품질(특히 키워드 기반 쿼리의 품질)이 높아집니다.
Knowledge Base API 또는 Bedrock 콘솔을 통해 하이브리드 검색을 활성화할 수 있습니다. 콘솔에서 Knowledge Bases 내의 기본 설정 검색 옵션으로 하이브리드 검색을 선택할 수도 있고 기본 검색 옵션이 시맨틱 검색만 사용하도록 선택할 수도 있습니다. Aurora PostgreSQL을 사용하는 하이브리드 검색은 유럽(취리히) 및 GovCloud(미국) 리전을 제외하고 Bedrock Knowledge Bases가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. Mongo DB Atlas를 사용하는 하이브리드 검색 기능은 미국 서부(오리건) 및 미국 동부(버지니아 북부) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Bedrock Knowledge Bases 설명서를 참조하세요. 이 기능 사용을 시작하려면 Amazon Bedrock 콘솔로 이동하세요.