벡터화된 지식 아키텍처를 사용하는 AI 기반 봇

대화형 챗봇을 내부 지식 베이스에 연결하면, 비즈니스에서는 고객 만족도를 높이고 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다. 지식 베이스를 통합하면 문맥적 관련성을 향상시켜 챗봇이 맞춤형 추천과 설명을 제공할 수 있습니다. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 생성된 텍스트의 품질과 관련성을 향상시키기 위해 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하는 기술입니다. 데이터 전처리와 텍스트 생성을 위한 외부 정보 소스를 활용하는 방식으로, 향상된 문맥을 제공합니다. RAG 아키텍처는 텍스트 의미론을 이해하기 위한 임베딩 모델, 효율적인 문맥 검색을 위한 벡터 저장소, 추가 문맥을 제공하기 위한 프롬프트 증강, 텍스트 생성을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 포함합니다. 벡터 데이터베이스는 RAG에서 효율적인 정보 검색을 가능하게 하기 때문에 중요한 역할을 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 LLM이 고품질의 텍스트를 생성하도록 안내하는 데 필수적이며, RAG 모델의 품질과 관련성을 평가하기 위한 특수한 평가 지표가 필요합니다. Amazon Bedrock 지식 베이스는 RAG를 사용하여 대화형 AI 시스템을 구축하기 위한 서버리스 솔루션을 제공합니다. 데이터 수집, 텍스트 생성 워크플로우, 벡터 저장소 및 임베딩 생성 기능을 제공합니다. 데이터 수집 프로세스는 데이터 업로드, 동기화, 수집, 청크화 및 벡터 저장소 설정을 포함합니다. 텍스트 생성에는 쿼리 임베딩, 의미론적 유사성 검색, 프롬프트 증강, LLM 응답 생성 및 응답 전달이 포함됩니다. Amazon Bedrock 지식 베이스는 RAG 시스템의 도전을 해결하여, 비즈니스에서 고객 상호작용을 향상시키고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 복잡한 대화형 AI 애플리케이션 개발을 단순화합니다.