Amazon Bedrock의 Claude와 Amazon Kendra로 향상된 RAG 사용하기

1과 Amazon Kendra를 활용하여 한국어 RAG(Retrieval Augmented Generation) 챗봇을 구축하는 방법을 설명합니다. 1은 200k 토큰의 컨텍스트 창과 높은 환각 방지 성능을 제공하며, Amazon Kendra는 자연어 검색을 통해 RAG에 필요한 관련 문서를 찾는 데 사용됩니다.

LangChain을 인터페이스로 사용하여 Kendra에서 검색된 문서의 정확도(ScoreAttributes)와 FAQ 기능을 활용하여 RAG 성능을 향상시키는 방안을 제시합니다. 이를 통해 기업 데이터를 안전하고 효율적으로 활용하는 한국어 챗봇을 오픈된 개발 환경에서 구축할 수 있습니다.

이터를 안전하고 효율적으로 활용하는 한국어 챗봇을 오픈된 개발 환경에서 구축할 수 있습니다.