Amazon OpenSearch Service Integration 기능을 활용한 손쉬운 임베딩 파이프라인 구성

본 글은 Amazon OpenSearch Service의 Neural Search 기능을 활용하여 검색 증강 생성(RAG) 모델을 위한 임베딩 파이프라인을 간편하게 구성하는 방법을 소개합니다. 기존에는 임베딩 처리 및 색인, 검색 키워드 임베딩 후 검색하는 복잡한 절차가 필요했지만, OpenSearch 콘솔에서 외부 모델 커넥터를 직접 구성하여 이 과정을 단순화할 수 있습니다.

특히 Amazon Bedrock과 Cohere multilingual 모델을 연동하여 데이터를 색인하고 검색하는 구체적인 방법을 안내하며, 이를 통해 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. OpenSearch Service를 Vector Database로 활용하여 Semantic 검색 기능을 강화하는 방안을 제시합니다.