Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기

간단 소개

Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능을 최적화하는 방법을 제시합니다.

AI Summary

Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 RAG 시스템의 성능 최적화
- FAQ, 팁 등 짧은 텍스트 데이터에 적합한 분할 전략 필요
- 기존 청킹 방식의 한계: 맥락 손실, 검색 정확도 저하, 토큰 비효율성
CSV 파일과 No Chunking 전략을 활용한 효과적인 텍스트 처리
- 구조화된 데이터 특성을 활용하여 CSV 파일로 재구성
- metadata.json 파일을 통해 contentFields 지정 및 메타데이터 추가
- No Chunking 전략 적용으로 각 행을 온전한 청크로 유지
OpenSearch Dashboard를 통한 데이터 검증 및 최적화
- 인덱싱된 데이터 구조 확인 및 텍스트 분절 상태 검증
- 검색 결과 정확성 검증 및 최적화 팁 제공
- 메타데이터 필터링을 통한 검색 정확도 및 성능 향상