Amazon Bedrock 지식 기반에서 이제 Aurora PostgreSQL 및 MongoDB Atlas 벡터 스토어에 대한 하이브리드 검색을 지원합니다.

아마존 베드락 지식 베이스는 현재 하이브리드 검색을 지원하는 지식 베이스에 대한 지원을 확장했습니다. 아마존 오로라 포스트그레스큐엘과 몽고디비 애틀라스 벡터 스토어를 사용하여 생성된 지식 베이스에 대한 지원을 확장했습니다. 이전에는 오픈서치 서버리스와 오픈서치 관리 클러스터에서만 작동했습니다. 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션은 벡터 기반의 의미 검색을 사용하여 비정형 텍스트를 검색합니다. 이러한 벡터는 데이터 내의 문맥적 및 언어적 의미를 포착하기 위해 기초 모델을 사용하여 생성됩니다. 하이브리드 검색은 의미 검색과 전체 텍스트 검색 방법을 결합하여 쿼리를 실행하고 결과를 결합합니다. 이 접근 방식은 의미 검색에서 개념적으로 일치하는 문서 또는 전체 텍스트 검색에서 특정 키워드를 찾은 문서를 검색하여 결과의 관련성을 개선합니다. 더 넓은 검색 범위는 결과의 품질을 향상시킵니다. 특히 키워드 기반 쿼리에 유용합니다. 지식 베이스 API 또는 베드락 콘솔을 통해 하이브리드 검색을 활성화할 수 있습니다. 콘솔에서 지식 베이스 내에서 하이브리드 검색을 기본 검색 옵션으로 선택하거나 기본 검색 옵션을 사용하여 의미 검색만 사용할 수 있습니다. 아마존 오로라 포스트그레스큐엘에서 하이브리드 검색은 베드락 지식 베이스가 사용 가능한 모든 AWS 지역에서 사용할 수 있지만 유럽(취리히) 및 GovCloud(US) 지역은 제외됩니다. 몽고디비 애틀라스에서 하이브리드 검색은 US West (오레곤) 및 US East (N. 버지니아) AWS 지역에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 베드락 지식 베이스 문서를 참조하십시오. 시작하려면 아마존 베드락 콘솔을 방문하십시오.