Amazon Bedrock용 기술 자료

Amazon Bedrock용 기술 자료를 사용하면 관리형 서비스 내에서 검색 증강 생성(RAG)를 위해 FM을 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 FM의 이미 강력한 기능을 확장하여 특정 도메인 및 조직에 대한 지식을 추가로 보강 가능

엔드 투 엔드 RAG 워크플로에 대한 완전관리형 지원

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. Knowledge Bases for Amazon Bedrock은 수집에서 검색 및 프롬프트 보강에 이르는 전체 RAG 워크플로를 구현하는 데 도움이 되는 완전관리형 기능입니다. 데이터 소스에 대한 사용자 지정 통합을 구축하고 데이터 흐름을 관리할 필요가 없습니다. 또는 벡터 데이터베이스를 설정하지 않고도 단일 문서에서 질문을 하고 데이터를 요약할 수 있습니다. 세션 컨텍스트 관리 기능도 기본적으로 포함되어 있어 앱에서 연속 대화를 즉시 지원할 수 있습니다.

FM 및 에이전트를 데이터 소스에 안전하게 연결

Amazon S3 내의 데이터 위치를 가리키기만 하면 Knowledge Bases for Amazon Bedrock이 자동으로 다양한 소스에서 문서를 가져와서 텍스트 블록으로 분할하고 텍스트를 임베딩으로 변환한 후 임베딩을 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 기존 벡터 데이터베이스가 없는 경우 Amazon Bedrock이 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어를 자동으로 생성합니다. Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone, Redis Enterprise Cloud 등 지원되는 데이터베이스 중 하나에 있는 기존 벡터 스토어를 지정해도 됩니다. Amazon Aurora 및 MongoDB도 곧 지원될 예정입니다.