Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략

이 게시물은 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 생성형 AI 기반 RAG 시스템 구축 시 데이터 특성에 맞는 청킹(chunking) 전략이 검색 성능에 미치는 영향을 설명합니다.

주요 내용

• 기존 고정 크기 청킹 방식은 짧은 FAQ 등의 데이터에서 맥락 손실과 검색 정확도 저하를 초래함
• CSV 파일과 No Chunking 전략을 활용하여 각 행을 하나의 완전한 청크로 유지하는 방법 소개
• metadata.json을 통해 구조화된 메타데이터를 지정, 정밀한 검색 필터링과 검색 정확도 향상 가능
• OpenSearch Dashboard를 활용해 인덱스 데이터와 청킹 전략에 따른 저장 방식을 검증
• 실제 SageMaker FAQ 데이터를 예로 들어 두 청킹 전략의 응답 성능과 검색 정확도를 비교 분석

결론

• 데이터 특성에 맞는 청킹 전략 선택이 RAG 시스템의 검색 정확도, 토큰 효율성, 디버깅 용이성 및 사용자 경험을 크게 개선함
• Amazon Bedrock Knowledge Bases의 다양한 청킹 옵션과 메타데이터 활용을 통해 최적화된 생성형 AI 애플리케이션 구축 가능