AWS Bedrock를 활용한 엔터프라이즈 에이전틱 검색 구축 방법

AWS Bedrock를 이용한 엔터프라이즈 에이전틱 검색 구축 방법

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소개

기업 환경에서의 데이터 활용과 관련하여, AWS의 Amazon Bedrock 플랫폼은 AI 에이전틱 검색 역량을 제공합니다. 이 서비스는 기업이 데이터를 더 효율적으로 인덱싱하고 검색할 수 있도록 지원하며, 검색과 데이터 활용을 위한 강력한 툴킷을 제공합니다. 본 블로그는 AWS Cloud Development Kit(CDK)를 사용하여 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base와 연동되는 엔터프라이즈 에이전틱 검색 시스템을 구축하는 과정을 설명합니다.

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본문

엔터프라이즈 환경에서 정보 탐색은 중요한 역할을 하며, 사용자의 요구에 맞춰 정보를 검색하는 시스템은 더욱 필요합니다. 전통적 검색 강화 생성(RAG) 방식은 질문을 한 번 검색하고 생성하는 방식으로 제한되지만, Amazon Bedrock는 이를 에이전틱 검색으로 발전시켰습니다. 이는 다중 회전 계획을 통해 적절한 지식을 기반으로 한 답변을 생성합니다.

에이전틱 검색은 리소스의 선택, 다중 검색, 그리고 고유한 API를 통한 근거 있는 답변 제공을 가능하게 하며, 이는 Amazon Bedrock Knowledge Base의 관리형 기능을 통해 구현됩니다. 이를 통해 기업은 더 나은 답변 품질을 제공할 수 있으며, 운영의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 관리 측면에서는 저장 및 인덱싱에 대한 부담이 크게 줄어듭니다.

여기에서는 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 방법과 이를 CDK 애플리케이션으로 배포하는 절차에 대해 설명합니다. 이 방법은 AWS 인프라 코드를 통해 프로비저닝되며, 데이터의 자동 인식, 저장, 인덱싱을 담당합니다.

• 사용 예시: 예를 들어, 재무 및 날씨 관련 데이터 세트를 각각의 Knowledge Base에 인덱싱하여 질문의 주제에 맞는 베이스에서 검색을 수행합니다. 이렇게 하여 사용자가 제시한 질문에 대해 보다 정확하고 근거 있는 답변을 제공합니다.

특히, 이 시스템에서는 AWS CloudWatch를 통해 전체 프로세스의 관찰성을 제공하며, 이를 통해 시스템의 작동 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이는 운영상의 투명성을 제공하고, 필요시 즉각적인 조치를 가능하게 합니다.

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결론

Amazon Bedrock를 활용한 에이전틱 검색은 기업들이 복잡한 데이터 구조 속에서 효율적으로 정보를 검색하고 활용할 수 있도록 도와줍니다. 이 블로그에서는 CDK를 활용하여 구축하는 방법을 설명하였습니다. Amazon Bedrock의 관리형 서비스는 기업들이 데이터를 향상시키고, 자동화된 검색 및 분석 기능을 통해 비즈니스의 가치를 높일 수 있도록 지원합니다.

자세한 내용을 원하신다면 원문 URL을 참조하세요.
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-agentic-retrieval-on-a-managed-amazon-bedrock-knowledge-base-with-cdk/