AWS 및 Azure의 RAG 아키텍처 비교

이 게시물은 검색 증강 생성(RAG) 기술과 AWS, Azure에서의 RAG 구현 방법을 아키텍처 그림과 함께 비교 분석합니다.

RAG 개요

• LLM이 외부 정보 검색 시스템을 활용하여 정확하고 풍부한 답변 생성

AWS RAG 구현

• Amazon Bedrock 중심, Bedrock Knowledge Base로 외부 데이터와 LLM 연결
• Amazon Titan 임베딩 모델과 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 DB 활용
• 다양한 데이터 소스 지원

Azure RAG 구현

• Azure AI Search 중심, 강력한 인덱싱과 검색 기능 제공
• Azure Storage, Cosmos DB 등 다양한 데이터 소스 통합 지원
• Azure AI Vision Multimodal로 텍스트 및 이미지 벡터화 가능
• 벡터 인덱스 사용으로 대규모 벡터 데이터 효율적 처리

차이점과 결론

• AWS는 사용 편의성과 강력한 임베딩 모델에 중점
• Azure는 안정성, 확장성, 멀티미디어 데이터 처리에 강점
• 프로젝트 특성과 요구사항에 따라 적합한 플랫폼 선택 필요