AWS Bedrock과 S3 Vector Index를 활용한 효율적인 벡터 검색 구현 가이드

핵심 기술

이 문서는 AWS Bedrock의 Titan 모델을 사용하여 텍스트 임베딩을 생성하고, 이를 Amazon S3 Vector Index에 저장한 후, 메타데이터와 함께 효율적으로 쿼리하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 사용자 입력과 가장 유사한 항목을 검색하는 실용적인 벡터 검색 시스템 구축 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 임베딩 생성: Amazon Bedrock의 amazon.titan-embed-text-v1 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터로 변환합니다.
• S3 Vector Index 저장: 생성된 벡터 임베딩을 key, data, metadata와 함께 S3 Vector Index에 put_vectors API를 통해 삽입합니다.
• 메타데이터 활용: 검색 정확도를 높이기 위해 지역 정보(region)나 원본 텍스트(source_text)와 같은 메타데이터를 벡터와 함께 저장합니다.
• IAM 역할 설정: SageMaker Notebook 인스턴스가 Bedrock 및 S3 Vector Index와 안전하게 통신할 수 있도록 IAM 역할을 생성하고 필요한 권한(bedrock:*, s3vectors:*, logs:*)을 부여합니다.
• SageMaker Notebook 사용: Lambda에서 boto3 버전 호환성 문제로 인해, 최신 boto3를 설치하고 Bedrock 및 S3 Vector Index 기능을 원활하게 테스트하기 위해 Amazon SageMaker Notebook을 사용합니다.
• 벡터 검색: 사용자 쿼리 텍스트에 대한 임베딩을 생성하고, query_vectors API를 사용하여 S3 Vector Index에서 가장 유사한 벡터를 검색합니다. topK, filter 옵션을 활용하여 검색 결과를 제어할 수 있습니다.
• boto3 버전 관리: S3 Vector Index 서비스와 호환되는 boto3==1.39.9 및 botocore==1.39.9 버전을 명시적으로 설치합니다.

개발 임팩트

• 지능형 검색: 사용자에게 관련성 높은 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 벡터 검색 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
• 데이터 활용도 증대: 비정형 텍스트 데이터를 의미론적으로 이해하고 검색 가능한 형태로 만들어 데이터의 활용 가치를 높입니다.
• AWS 서비스 통합: AWS의 다양한 AI 및 스토리지 서비스를 연동하여 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 구축할 수 있습니다.

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