Amazon Bedrock Knowledge Base 성능 개선: OpenSearch vs Aurora PostgreSQL, 데이터셋 변화의 영향 분석
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이 콘텐츠는 Amazon Bedrock Knowledge Base를 사용하여 Jira 티켓 데이터를 분석하는 과정에서 겪은 기술적 문제와 해결 과정을 다루고 있습니다. 특히, 벡터 스토어 구축 방식(OpenSearch Serverless vs. Aurora PostgreSQL)과 데이터 전처리(데이터 길이)가 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인의 성능에 미치는 영향을 실질적인 경험을 바탕으로 설명합니다. 따라서 LLM 및 RAG 기술을 활용한 데이터 분석 시스템 구축 경험이 있거나 관련 기술 도입을 고려하는 백엔드 개발자, 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 그리고 솔루션 아키텍트에게 매우 유용합니다. 특히 미들 레벨 이상의 경험을 가진 개발자가 이 글에서 제시하는 문제 해결 과정과 인사이트를 통해 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 구체적인 지침을 얻을 수 있을 것입니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 이 글은 Amazon Bedrock Knowledge Base를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 구축 및 성능 최적화에 대한 실제 경험을 공유합니다. 특히, 벡터 스토어 백엔드로 OpenSearch Serverless와 Aurora PostgreSQL을 비교하고, 데이터의 특징(예: 설명 필드 길이)이 LLM의 검색 정확도에 미치는 영향을 깊이 있게 다룹니다.
기술적 세부사항:
* RAG 파이프라인 구축: LLM을 사용하여 Jira 티켓 데이터에 대한 질문-답변 시스템 구축 시도.
* 벡터 스토어 비교:
* OpenSearch Serverless: 초기 RAG 파이프라인에서 LLM 환각 및 낮은 검색 정확도 문제 발생. 특정 키워드(Jupyter)에 대한 검색 결과가 예상치(13개 중 일부만)에 미치지 못함.
* Aurora PostgreSQL: 새로운 RAG 파이프라인에서 동일 데이터셋(합성 데이터)으로 테스트 시, 정확하고 완전한 검색 결과(Jupyter 티켓 13개 모두)를 성공적으로 반환함.
* 데이터셋의 영향:
* 초기 OpenSearch 경험에서 사용한 실제 데이터와 달리, ChatGPT로 생성한 합성 데이터가 성능 개선에 기여한 것으로 추정됨.
* 합성 데이터 생성 시, 설명 필드의 길이(짧은 설명 → 긴 설명)를 조절하며 테스트.
* 짧은 설명 필드를 가진 합성 데이터로 OpenSearch를 사용했을 때도 13개의 Jupyter 티켓을 모두 성공적으로 검색했음을 확인. 즉, 데이터 자체의 특성이 RAG 성능에 더 큰 영향을 미침.
* 비용 고려: Aurora PostgreSQL 옵션이 OpenSearch Serverless보다 비용 효율적일 수 있음을 언급.
개발 임팩트:
* RAG 시스템 구축 시 벡터 스토어 선택의 중요성과 함께, 데이터의 전처리 및 정제가 LLM의 검색 정확도에 얼마나 결정적인 영향을 미치는지를 보여줍니다.
* LLM 기반 애플리케이션 개발 시 발생할 수 있는 일반적인 문제(환각, 낮은 검색 정확도)에 대한 실질적인 해결 방안과 접근 방법을 제시합니다.
* 향후 LLM 기반 검색 및 분석 시스템 설계 시, 데이터의 특성을 면밀히 검토하고 최적화하는 것의 중요성을 강조합니다.
커뮤니티 반응: 글의 내용 자체가 특정 커뮤니티의 반응을 직접적으로 언급하고 있지는 않지만, LLM과 RAG 기술에 대한 높은 관심과 실제 적용에서의 어려움을 공유한다는 점에서 개발자 커뮤니티의 공감을 얻을 수 있습니다.