Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit, LangChain을 사용하여 강력한 질문/답변 봇 구축하기

이 글은 Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit, LangChain을 활용하여 강력한 질문/답변 봇을 구축하는 방법을 설명합니다. 엔터프라이즈 환경에서 LLM은 기업 지식 코퍼스를 기반으로 질문에 답변하는 데 유용하지만, 학습 데이터에 없는 정보에 대한 답변이나 최신 정보 반영에 어려움이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기법을 사용하며, 사용자 질문을 벡터 임베딩으로 변환하고 벡터 데이터베이스에서 유사 문서를 검색하여 LLM의 프롬프트에 컨텍스트로 제공합니다. 이를 통해 LLM은 최신 정보와 기업 특화 지식을 바탕으로 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.