목차

1. Amazon Bedrock Knowledge Bases의 Structured Data Retrieval

   • Amazon Bedrock Knowledge Bases의 특징
   • 완전 관리 형 워크플로우
   • 데이터 검색 및 처리 과정

2. 설정

   • Knowledge Base 생성
   • 데이터 소스 구성
   • 데이터 동기화

3. SQL

   • Amazon Bedrock Knowledge Base 서비스 Role에 정책 추가

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Amazon Bedrock Knowledge Bases의 Structured Data Retrieval

Amazon Bedrock Knowledge Bases의 특징

Amazon Bedrock Knowledge Bases는 기업의 비정형 데이터를 활용하여 맥락에 맞는 정확한 응답을 생성하는 데 사용됩니다. 이는 기업의 데이터 인프라를 그대로 활용하면서 AI 기능을 추가할 수 있도록 해줍니다.

완전 관리 형 워크플로우

Amazon Bedrock Knowledge Bases는 완전 관리 형 워크플로우를 제공하며, Redshift와의 통합을 통해 데이터베이스 스키마 정보를 활용하여 질문의 의도를 파악하고 컨텍스트를 이해하는 데 도움을 줍니다.

데이터 검색 및 처리 과정

고급 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 자연어 질문을 구조화된 형태로 분해한 후, 데이터베이스 특화된 문법과 함수를 적용하여 정확한 데이터 검색 및 처리를 수행합니다. 최종적으로는 사용자가 이해할 수 있는 자연어 형태로 결과를 제공합니다.

설정

Knowledge Base 생성

1. AWS Glue 내 DB 생성 또는 기존 DB 활용
2. Crawler를 생성하고 S3 버킷을 지정하여 스키마를 탐색한 후 실행
3. 크롤링된 결과 확인하여 테이블의 칼럼 명과 데이터 포맷을 확인

데이터 소스 구성

1. Amazon Bedrock 콘솔에서 Knowledge Base 생성
2. 데이터 소스 유형으로 'STRUCTURED'를 선택하고 쿼리 엔진으로 Amazon Redshift 지정
3. 쿼리 엔진 구성 후 IAM Role 설정 및 구성 완료 후 Knowledge Base 생성

데이터 동기화

1. Query Engine 선택
2. 'Sync' 버튼을 클릭하여 데이터베이스의 메타 데이터를 수집하고 동기화
3. Test 버튼으로 쿼리를 만들고 실행할 FM(Foundation Model)을 선택

SQL

Amazon Bedrock Knowledge Base 서비스 Role에 정책 추가

Redshift Serverless를 사용하는 경우 AWS Glue Data Catalog에 저장된 데이터를 조회할 수 있도록 서비스 Role에 권한을 추가해줘야 합니다.

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위의 내용은 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 Structured Data Retrieval의 요약입니다.