참고
Amazon Bedrock는 현재 미국 서부(오레곤) 및 미국 동부(버지니아 북부) AWS 리전에만 Atlas로 하이브리드 검색을 지원합니다.
The Amazon Bedrock Knowledge Base integration with MongoDB Atlas supports hybrid search. Hybrid search combines MongoDB Vector Search and MongoDB Search (full-text search) to help improve the relevancy of your search results.
Amazon 베드락과 함께 하이브리드 검색 사용하려면 데이터에 MongoDB Vector Search 인덱스 와 MongoDB Search 인덱스 모두 생성해야 합니다. 그런 다음 Amazon 베드락 콘솔 또는 API 통해 하이브리드 검색 활성화 할 수 있습니다.
인덱스 만들기
지식 기반에 대한 하이브리드 검색 활성화 하려면 Atlas 의 컬렉션 에 MongoDB Vector Search 인덱스 와 MongoDB Search 인덱스 모두 있어야 합니다. 이 예시 에서는 test 컬렉션 이 있는 bedrock_db 데이터베이스 있다고 가정합니다.
MongoDB Vector Search 인덱스 생성합니다.
아직 생성하지 않았다면 Atlas UI 에서 컬렉션에 MongoDB Vector Search 인덱스 생성 단계를 완료하세요.
MongoDB Search 인덱스 생성합니다.
클러스터 의 MongoDB Search 페이지로 고 (Go) .
사이드바에서 Services 제목 아래의 Atlas Search를 클릭합니다.
Create Search Index를 클릭합니다.
인덱스 구성을 시작합니다.
페이지에서 다음 항목을 선택한 후 Next를 클릭합니다.
Search Type
MongoDB Search 인덱스 유형을 선택합니다.
Index Name and Data Source
다음 정보를 지정합니다.
Index Name:
search_indexDatabase and Collection:
bedrock_dbdatabasetest컬렉션
Configuration Method
안내를 따라 진행하려면 Visual Editor을(를) 선택하세요.
원시 인덱스 정의를 편집하려면 JSON Editor을 선택합니다.인덱스를 정의합니다.
The following index definition dynamically indexes the fields of supported types in the collection. You can use the MongoDB Search Visual Editor or the MongoDB Search JSON Editor in the Atlas user interface to create the index.
collection의 기본 인덱스 정의를 검토합니다.
인덱스 정의를 검토합니다.
인덱스 정의는 다음과 비슷해야 합니다:
{ "mappings": { "dynamic": true } } Next를 클릭합니다.
Create Search Index를 클릭합니다.
You're All Set! 모달 창을 닫습니다.
인덱스가 작성 중임을 보여주는 모달 창이 표시됩니다. Close 버튼을 클릭합니다.
인덱스 생성이 완료될 때까지 기다립니다.
인덱스 작성에는 약 1분 정도가 소요됩니다. 작성하는 동안 Status 열은
Build in Progress을 읽습니다. 작성이 완료되면 Status 열에Active이 표시됩니다.
지식 기반에 대한 하이브리드 검색 구성하기
두 인덱스를 모두 생성한 후에는 하이브리드 검색을 사용하도록 지식 기반을 구성하세요. Amazon Bedrock 콘솔 또는 Amazon Bedrock API를 사용하여 하이브리드 검색을 활성화할 수 있습니다.
지식 기반 설정을 업데이트합니다.
Atlas를 벡터 저장소로 사용하여 새 지식 기반을 생성하거나 기존 지식 기반을 수정 하세요.
벡터 저장 구성에서 Text search index name 필드
search_index또는 다른 이름을 사용한 경우 MongoDB Search 인덱스 의 이름으로 설정하다 .
클릭하여 확대구성을 저장합니다.
기존 지식창고가 있는 경우 다음 단계를 완료하세요.
지식창고 구성에서 MongoDB Search 인덱스 지정합니다.
MongoDbAtlasConfiguration에서 textIndexName 필드를 지식창고의 MongoDB Search 인덱스 이름으로 설정하다.
지식 기반 구성에서 검색 유형을 지정합니다.
지식창고에 대한 지식베이스 벡터검색 구성에서 overrideSearchType 필드 로 설정하다 HYBRID.
이 구성을 사용하여 다음 API 요청에서 데이터를 조회합니다.
하이브리드 검색을 활성화한 후 지식 기반을 테스트하거나 에이전트를 생성합니다.