Category: Amazon Kendra

Amazon Bedrock의 Claude LLM v2.1은 200k token을 가지는 Context Window를 제공하고, 환각(Hallucination) 방지에서도 높은 성능을 보여주고 있습니다. 또한, Amazon Q에서는 Amazon Bedrock과 Amazon Kendra을 이용하여 다양한 데이터 소스를 통합하여 업무를 간소화하고, 빠른 의사결정 및 문제점 해결이 가능하도록, 즉각적이고 관련성 있는 정보와 조언을 제공하고 있습니다. 본 게시글은 Amazon Bedrock의 Claude LLM과 Amazon Kendra를 사용하여 RAG (Retrieval Augmented Generation)가 적용된 […]

Amazon Kendra는 여러 데이터 소스에 존재하는 문서와 텍스트 유형의 데이터를 크롤링하여 검색 결과에 반영하는 지능형 검색 엔진 서비스입니다. 데이터를 추출하거나 데이터 소스 연결을 위한 커넥터를 만들거나 인덱스에 대한 튜닝 작업을 구현할 필요 없이, 몇 번의 클릭만으로 검색 인덱스를 생성하고 바로 쿼리할 수 있습니다. 블로그 시리즈 [1부 – 인덱스 생성과 문서 검색]에서는 기본적인 Amazon Kendra 개념 […]

이번 게시글은 영문 게시글(Quickly build high-accuracy Generative AI applications on enterprise data using Amazon Kendra, LangChain, and large language models by Abhinav Jawadekar, Abhishek Maligehalli Shivalingaiah, Firaz Akmal, Jean-Pierre Dodel, and Mithil Shah) 의 한글 번역글입니다. 2023년 6월부터 LangChain이 정식으로 Amazon Kendra 검색 API를 빌트인으로 지원하면서 별도의 사용자 정의 클래스 및 함수 없이 Kendra를 적용할 […]

자료 검색 엔진 구축을 위해서는 편리한 UI/UX 제공, 빅데이터 및 인공지능 기술의 활용, 검색 엔진을 활용한 분석 및 시각화 등을 제공하여야 하며 다양한 데이터 소스를 연결하여 분산되어 있는 자료를 검색하고 관리하는 것이 필요합니다. 이러한 검색 엔진 구축을 통해 기업의 직원들은 필요한 정보를 훨씬 빠르게 찾고, 더 효과적으로 협업하며, 새로운 제품을 빠르게 개발할 수 있습니다. Amazon […]