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티로의 Amazon Bedrock과 RDS를 활용한 대화 기록 기반 Ask Tiro 구현
두줄요약
Amazon Bedrock과 RDS for PostgreSQL로 대화 기록 기반 질의응답 기능을 구현한 사례를 소개했습니다. 의도 분석, 벡터 검색, 답변 생성 흐름으로 정확도와 다국어 대응을 높였습니다.
핵심 내용
- Amazon Bedrock과 Amazon RDS for PostgreSQL로 대화 기록 기반 Ask Tiro 질의응답 기능 구현
- 사용자 질문 의도 분석, 다중 쿼리 생성, RAG 기반 검색, 답변 생성의 4단계 처리 흐름 구성
- Claude 4.0 Sonnet 선택을 통한 다국어 의도 파악, 맥락 이해, Hallucination 저감
- pgvector와 HNSW 인덱스로 폴더·시간 범위 필터링과 벡터 유사도 검색을 결합
적용해볼 점
- 자연어 질문을 의도 유형별로 분류한 뒤 검색 전략을 분리하는 구조
- 관계형 데이터와 벡터 검색을 한 저장소에서 함께 처리하는 방식
- 검색 결과 근거를 함께 제공해 신뢰도를 높이는 응답 설계