Amazon Bedrock Agents에서 Knowledge Base 메타데이터 필터링 구현 가이드

핵심 기술

Amazon Bedrock Agents에서 Knowledge Base를 사용할 때 메타데이터 필터링을 구현하는 방법을 안내하여, 특정 에이전트가 관련 문서에만 접근하도록 제한하는 기술을 소개합니다. 이는 복잡한 문서 기반 지식 베이스에서 에이전트의 응답 정확성과 관련성을 높이는 데 필수적입니다.

기술적 세부사항

• 콘솔에서의 메타데이터 필터링 (테스트용):
  • Bedrock 콘솔의 Knowledge Base 테스트 환경에서 agent_id와 같은 메타데이터 필터를 설정할 수 있습니다. 이는 agent_id = agent_1과 같이 Key-Value 쌍으로 구성됩니다.
  • 이 기능은 주로 테스트 및 검증 목적으로 사용됩니다.
• 에이전트 프롬프트 내 필터링 지침:
  • 에이전트의 프롬프트에 agent_id 필터를 사용하도록 명시적인 지침을 추가할 수 있습니다. (예: "agent_id가 agent_1인 문서만 사용하세요.")
  • 이는 기술적인 강제 필터링이 아닌, 모델의 행동을 유도하는 방식입니다.
• SDK/API를 통한 프로그래밍 방식 필터링 (프로덕션 권장):
  • 프로덕션 환경에서는 SDK(Python boto3 예시)를 사용하여 retrieve_and_generate API 호출 시 retrievalConfiguration 내 filter를 통해 메타데이터 필터링을 적용하는 것이 가장 강력하고 권장되는 방법입니다.
  • filter 객체에는 equals 연산자를 사용하여 key와 value를 지정할 수 있습니다.
• 콘솔의 한계: 현재 Bedrock 콘솔의 에이전트 생성 마법사에는 영구적인 메타데이터 필터 설정 필드가 직접적으로 제공되지 않습니다.

개발 임팩트

메타데이터 필터링을 통해 에이전트는 불필요하거나 관련 없는 정보에 접근하지 않고, 특정 도메인이나 컨텍스트에 맞는 문서만을 참조하게 됩니다. 이는 다음과 같은 효과를 가져옵니다.
* 응답 정확성 및 관련성 향상: 에이전트가 보다 관련성 높은 정보를 바탕으로 응답하여 사용자 경험을 개선합니다.
* 처리 성능 최적화: 검색 범위를 좁혀 불필요한 데이터 처리를 줄입니다.
* 보안 및 접근 제어: 민감한 정보나 특정 사용자 그룹에게만 공개되어야 하는 문서를 효과적으로 관리합니다.

커뮤니티 반응

이 글은 AWS 공식 블로그에 게시된 정보에 기반하고 있으며, 실제 Bedrock 사용자들의 프로덕션 환경에서의 필요성을 반영하고 있습니다. 에이전트 설정 GUI에 직접적인 필터링 옵션이 없는 점에 대한 해결책을 제시하며 개발자들의 실질적인 문제 해결에 도움을 줍니다.