Amazon Bedrock을 사용하여 Amazon RDS for SQL Server에 텍스트 데이터 포함

이 게시물의 1부에서, 우리는 Retrieval Augmented Generation(RAG)이 어떻게 생성적 인공지능 응용 프로그램에서 도메인 특정 정보와 기초 모델(FM)을 결합하여 응답을 향상시키는 데 사용될 수 있는지 다루었습니다. 그러나 우리는 이미 구축되어 완전히 채워진 벡터 저장소가 있다고 가정하고, 솔루션의 의미 검색 측면에만 집중했습니다. 이 게시물에서는 Amazon RDS에서 호스팅되는 SQL Server 데이터베이스에 저장된 위키백과 데이터에서 벡터 임베딩을 생성하는 방법을 탐색합니다. 또한 적절한 FM API를 호출하기 위해 Amazon Bedrock를 사용하고, 전체 프로세스를 오케스트레이션하는 데 도움이 되도록 Amazon SageMaker Jupyter Notebook을 사용합니다.