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관리형 지식 기반 구축
참고
ease-of-use, 정확성 및 비용을 최적화하려면 Bedrock 관리형 지식 기반을 선택하는 것이 좋습니다.
Bedrock 관리형 지식 기반을 통해 Amazon Bedrock은 수집, 스토리지, 인덱싱 및 검색 인프라를 관리합니다. 데이터 소스를 제공하면 Amazon Bedrock은 기본적으로 서비스 관리형 모델을 사용한 임베딩 및 순위 조정을 포함하여 데이터 수집 파이프라인, 데이터 스토어 설정 및 검색 최적화를 관리합니다. 선택적으로 생성 시 자체 Bedrock 임베딩 모델을 제공하거나 쿼리 시 자체 순위 조정 모델을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 일부 기본 인프라를 구성하고 관리해야 하는 고객 관리형 지식 기반에 비해 설정 프로세스가 간소화됩니다.
Bedrock 관리형 및 고객 관리형 지식 기반
다음 표에는 Bedrock 관리형 지식 기반과 고객 관리형 지식 기반 간의 주요 차이점이 요약되어 있습니다.
| 기능 | Bedrock 관리형 | 고객 관리형 |
|---|---|---|
| 에이전트 검색 | 지원됨 | 지원되지 않음 |
| 데이터 스토어 | 임베딩, 텍스트, 메타데이터 및 원시 파일의 데이터 스토어 자동 크기 조정. Bedrock에서 완전히 관리합니다. | 고객은 벡터 및 텍스트 데이터 스토어를 선택, 프로비저닝, 확장 및 업데이트합니다. |
| 검색 유형 | 여러 파일 유형에서 수집하도록 최적화된 에이전트 및 의미 체계 하이브리드 검색 | 자체 검색 전략 선택 |
| 관리형 임베딩 모델 | 추가 비용 없이 정확도와 성능에 최적화된 기본 제공 관리형 모델과 함께 제공 | 없음 |
| 사용자 지정 임베딩 모델 | float32 및 1024 차원이 있는 Bedrock 임베딩 모델 선택 | Bedrock 임베딩 모델 선택 |
| 관리형 순위 조정 | 추가 비용 없이 정확도와 성능에 최적화된 기본 제공 관리형 의미 체계 리랭커와 함께 제공 | 없음 |
| 사용자 지정 순위 조정 | Bedrock에서 리랭커 모델 선택 | Bedrock에서 리랭커 모델 선택 |
| 커넥터 | 네이티브 커넥터 7개(S3, SharePoint, Confluence, Web Crawler, Google Drive, OneDrive, Custom) | S3 및 사용자 지정 |
| 데이터 구문 분석 | 다중 모달 파일 유형에 대한 기본 제공 파서 | 텍스트, 파운데이션 모델 및 Bedrock 데이터 자동화의 기본값 중에서 선택 |
| 청크 작업 | 기본 제공(기본값), 고정 크기 및 계층적 중에서 선택 | 기본 제공(기본값), 고정 크기 및 계층적 중에서 선택 |
| AgentCore Gateway 통합 | 지원됨 | 지원되지 않음 |
| 인프라 관리 | 필요 없음 | 벡터 DB에 직접 액세스할 수 있는 벡터 DB를 프로비저닝하고 유지 관리합니다. |
| 최적의 용도 | 네이티브 커넥터와 에이전트 검색 기능을 갖춘 End-to-end 관리형 RAG | 사용자 지정 벡터 DB 구성 |
| Amazon Quick 통합 | Quick 내에서 기본적으로 지식 기반으로 연결 | 고객이 자체 통합 구축 |