[reinvent 2024] RAG 및 경로: Amazon Bedrock을 지원하기 위한 네트워크 강화(Aviatrix 스폰서)
Summary
RAG용 Amazon S3로 안전한 대량 데이터 전송을 사용하여 “Amazon Bedrock”에서 생성 AI의 잠재력을 실현하세요. 데이터를 사용하여 풍부한 컨텍스트로 AI 결과를 개선하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Base를 채우기 위한 최적화된 네트워킹 전략을 살펴보세요. 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 대규모 데이터 세트를 이동하는 안전하고 고성능 연결 솔루션을 설계하고 구현하는 방법을 알아보세요. Aviatrix가 어떻게 비공개적이고 안전한 신속한 전달 및 응답을 보장하여 민감한 AI 상호 작용을 보호할 수 있는지 알아보세요. 혁신적인 AI 이니셔티브를 지원하는 강력하고 안전한 네트워킹 기반을 설계하여 복잡한 클라우드 환경에서 조직의 AI 야망의 리더로 자리매김하세요. 이 프레젠테이션은 AWS 파트너인 Aviatrix에서 제공합니다.
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Overview
들어가며
Amazon Bedrock와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술에 대해 좀더 알고 싶어 세션을 신청하게 되었습니다. 이 세션은 RAG 기술의 구조와 활용 방법, Amazon Bedrock의 API 서비스, 그리고 네트워크 성능 및 보안을 최적화하는 Aviatrix 솔루션의 역할에 대해 깊이 있게 설명했습니다. 특히 RAG가 데이터를 활용하여 어떻게 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 강화하고, Amazon Bedrock와 Aviatrix가 이를 효과적으로 지원하는지에 대한 사례와 함께 이야기 되어 더 좋았던거 같습니다.
RAG의 정의와 핵심 구조
RAG는 신뢰성 높은 AI 응답 시스템으로, 질문과 관련된 데이터를 벡터 형식으로 저장해 대형 언어 모델(LLM)이 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 답변을 제공할 수 있도록 돕는 기술이라고 합니다. 이 과정에서 벡터 데이터베이스와 임베딩 모델이 핵심 역할을 하며, 데이터를 정교하게 처리해 최적의 결과를 도출할수 있다고 말하고 있습니다.
Amazon Bedrock의 주요 기능
Amazon Bedrock는 LLM에 접근할 수 있는 API 기반의 프론트엔드 서비스로, 다양한 언어 모델을 손쉽게 통합하고 활용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다고 하네요. 특히 애플리케이션 개발을 위한 간단한 인터페이스를 제공하여 개발자들이 특정 모델을 선택하고 적용하기 용이하게 만들수 있다고 하고 있습니다.
Managed RAG와 Custom RAG의 비교
Managed RAG는 Amazon Bedrock UI를 통해 간단히 구축할 수 있는 완전 관리형 서비스로, 정해진 데이터 소스와 임베딩 모델을 활용해 빠르게 설정할 수 있다고 합니다. 반면 Custom RAG는 사용자의 요구에 맞춰 벡터 데이터베이스, 데이터 소스, 임베딩 모델을 자유롭게 선택할 수 있어 더 유연한 구성이 가능하다고 이야기 하고 있습니다.
RAG를 위한 네트워크 성능의 중요성
RAG의 모든 구성 요소가 분리되어 동작하는 환경에서는 네트워크의 성능과 데이터 보안이 매우 중요한 요소로 작용한다고 말하고 있습니다. 데이터를 전송하는 동안 높은 보안성을 유지하면서도 신속한 전송이 이루어져야 하며, 이를 위해 최적화된 네트워크 설계가 필수적이라고 하네요.
Aviatrix의 고성능 네트워크 솔루션(멀티 클라우드 환경에서의 활용 사례)
Aviatrix는 고성능 암호화 기술을 통해 RAG 파이프라인의 네트워크 보안을 강화하고 데이터 전송 속도를 극대화 가능하다고 이야기 하고 있습니다. 특히 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)을 활용해 네트워크 전반에 걸친 통합적인 관리와 높은 가시성을 제공할수 있다고 합니다.
그리고 Aviatrix는 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 이동할 때 최적화된 디자인 패턴을 적용하고 이로써 네트워크 비용을 절감하면서도 높은 데이터 전송 속도와 보안성을 유지할 수 있다고 설명하고 있습니다.
그리고 Aviatrix는 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 이동할 때 최적화된 디자인 패턴을 적용하고 이로써 네트워크 비용을 절감하면서도 높은 데이터 전송 속도와 보안성을 유지할 수 있다고 설명하고 있습니다.
결론
최근에는 RAG, Fine-tuning 등 좀더 정확한 결과를 더 빠르게 받을 수 있도록 많이 노력하고 있는 것으로 알고 있습니다.
RAG는 이러한 요구를 해결하고 최신데이터를 활용하는데 필수적인 기술이라고 생각합니다. Amazon Bedrock은 아주 다양한 기본모델을 그때그때 사용할 수 있는데 큰 장점이 있는거 같습니다. 그리고 Aviatrix 를 통해 네트워크 설계를 최적화하여 데이터 전송 속도와 보안성을 강화하여 사용한다면 좀 더 좋은 환경이 되지 않을까 생각해 보았습니다.
RAG는 이러한 요구를 해결하고 최신데이터를 활용하는데 필수적인 기술이라고 생각합니다. Amazon Bedrock은 아주 다양한 기본모델을 그때그때 사용할 수 있는데 큰 장점이 있는거 같습니다. 그리고 Aviatrix 를 통해 네트워크 설계를 최적화하여 데이터 전송 속도와 보안성을 강화하여 사용한다면 좀 더 좋은 환경이 되지 않을까 생각해 보았습니다.
글 │메가존클라우드, Cloud Technology Center (CTC), Cloud FSI SA 3 팀, 정하훈 SA
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