Multi-RAG와 Multi-Region LLM로 한국어 Chatbot 만들기

본 글은 기업의 민감하거나 사전학습되지 않은 데이터를 LLM에서 활용하기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 소개합니다. RAG는 지식 저장소의 연관성 검색을 통해 질문과 가장 관련 높은 문서를 LLM의 컨텍스트로 활용하며, Faiss, Amazon OpenSearch, Amazon Kendra 등이 지식 저장소로 사용될 수 있습니다.

또한, Amazon Aurora, DocumentDB, Neptune 등 다양한 데이터베이스의 RAG 지원이 발표되어 활용 범위가 넓어질 것으로 기대됩니다. Amazon Bedrock의 On-Demand 방식을 활용하면 LLM 애플리케이션 개발 초기 비용을 절감할 수 있으며, Multi-Region 환경에서 여러 리전을 사용하여 허용 용량을 증대시킬 수 있습니다.

이를 통해 한국어 Chatbot 개발에 필요한 LLM 활용 방안을 제시합니다.