아마존 베드록과 오픈서치로 구현하는 하이브리드 RAG

주장에이전트형 생성형 인공지능(AI)은 단순한 대화형 챗봇을 넘어 복잡한 작업을 스스로 수행하는 동적 시스템으로 진화하고 있습니다. 이러한 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자와 소통하며 필요한 백엔드 작업을 직접 실행합니다.

팩트검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델의 추론 능력과 실시간 데이터 검색을 결합한 기술입니다. 시스템은 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출이나 데이터베이스 조회를 거쳐 비즈니스 데이터를 실시간으로 가져와 응답에 반영합니다.

팩트벡터 유사도 검색은 수치화된 데이터 표현을 사용하여 의미론적 유사성을 계산합니다. 코사인 유사도나 유클리드 거리 같은 수학적 지표를 활용하여 대규모 데이터셋에서 관련 정보를 효율적으로 찾습니다.

팩트바이 인코더 모델은 쿼리와 문서를 각각 벡터로 변환하여 대규모 비교를 가능하게 합니다. 이 방식은 모델이 쿼리와 문서를 동시에 처리할 필요가 없어 검색 속도와 확장성 측면에서 유리합니다.

교차검증의미론적 검색은 개념적 유사성을 찾는 데 탁월하지만, 특정 위치나 날짜 같은 정확한 속성 필터링에는 한계가 있습니다. 예를 들어 마이애미의 호텔을 검색할 때, 의미론적 검색은 마이애미가 아닌 다른 지역의 해변 호텔을 결과로 제시할 위험이 있습니다.

주장하이브리드 검색은 의미론적 이해와 텍스트 기반의 정밀 필터링을 결합하여 이러한 한계를 극복합니다. 자연어의 맥락을 파악함과 동시에 위치나 날짜 등 구조화된 메타데이터를 정확하게 일치시킵니다.

팩트하이브리드 검색 과정에서 대규모 언어 모델은 사용자의 쿼리를 분석하여 특정 속성을 추출합니다. 추출된 속성은 필터로 사용되며, 이는 의미론적 유사성 점수와 결합되어 최적의 검색 결과를 도출합니다.

팩트아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 오픈서치(Amazon OpenSearch)는 이러한 하이브리드 검색 증강 생성 솔루션을 구현하는 핵심 도구입니다. 개발자는 이 기술들을 활용하여 사용자의 의도를 정확히 파악하고 데이터베이스에서 정밀한 정보를 추출합니다.

교차검증하이브리드 검색 시스템을 구축할 때는 벡터 데이터의 사전 계산과 실시간 필터링 성능 사이의 균형이 중요합니다. 데이터의 양이 방대해질수록 인덱싱 전략과 쿼리 최적화가 시스템 전체의 응답 속도를 결정합니다.

출처아마존 웹 서비스 공식 머신러닝 블로그의 'Building intelligent search with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch for hybrid RAG solutions' 게시물을 교차 검증했습니다.