Amazon Bedrock Knowledge Bases로 멀티테넌트 RAG 구성하기

이 글은 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 멀티테넌트 환경에서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 구성하는 방법을 다룹니다. 조직이 보유한 독점적 지식과 도메인 전문성을 기초 모델(FM)과 결합하여 경쟁 우위를 확보하고, 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요해지고 있습니다.

특히 SaaS 제품을 개발하는 ISV의 경우, 각 테넌트별 데이터를 선택적으로 사용하여 RAG 접근 방식을 구현함으로써 개인화를 달성하는 것이 핵심입니다. 글에서는 데이터 격리, 보안, 테넌트 관리, 비용 관리 등 멀티테넌시 과제를 해결하는 데 중점을 두며, Amazon OpenSearch Service를 벡터 데이터베이스로 사용하는 구체적인 구현 예시를 제시합니다.

이는 다른 벡터 저장소에도 적용 가능한 아키텍처 패턴을 제공합니다.