Amazon Bedrock Knowledge base로 30분 만에 멀티모달 RAG 챗봇 구축하기 실전 가이드

본 글은 Amazon Bedrock Knowledge base를 활용하여 30분 만에 멀티모달 RAG 챗봇을 구축하는 실전 가이드를 제공합니다. RAG는 LLM이 외부 지식 베이스를 참조하여 답변의 정확성을 높이고 환각 현상을 줄이는 기법입니다.

특히, Bedrock에 새로 추가된 'Chunking and parsing configurations'의 고급 파싱 옵션을 통해 이미지나 표와 같은 멀티모달 데이터를 손쉽게 처리하는 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. 글에서는 이 기능을 활용한 멀티모달 RAG 구축 방법과 EC2에 챗봇 애플리케이션으로 배포하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명하며, 고급 파싱 옵션의 성능 향상 효과를 비교 분석합니다.

RAG 구현, Bedrock 연동, 멀티모달 데이터 처리 등에 대한 궁금증을 해결하고자 하는 개발자에게 유용한 정보를 제공합니다.