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Amazon Bedrock은 검색된 결과의 관련성을 개선하기 위해 쿼리할 때 사용할 수 있는 리랭커 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 리랭커 모델은 청크와 쿼리의 관련성을 계산하고 계산한 점수를 기반으로 결과를 재정렬합니다. 리랭커 모델을 사용하면 쿼리에 응답하는 데 더 적합한 응답을 반환할 수 있습니다. 또는 모델 추론을 실행할 때 프롬프트에 결과를 포함하여 보다 관련성이 높고 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 리랭커 모델을 사용하면 더 적지만 관련성이 높은 결과를 검색할 수 있습니다. 이러한 결과를 응답을 생성하는 데 사용하는 파운데이션 모델에 제공하여 비용과 지연 시간을 줄일 수도 있습니다.
리랭커 모델은 쿼리를 기반으로 관련성 신호를 식별한 다음 해당 신호를 사용하여 문서의 순위를 매기도록 훈련됩니다. 따라서 모델은 보다 관련성이 높고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
참고
텍스트 데이터에만 순위 재지정을 사용할 수 있습니다.
모델 리랭킹 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon Bedrock 요금을
순위를 바꾸려면 최소한 다음 입력이 필요합니다.
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사용자 쿼리를 가져와 액세스할 수 있는 데이터 소스의 관련성을 평가하는 리랭커 모델입니다.
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사용자 쿼리입니다.
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쿼리와의 관련성에 따라 리랭커가 재정렬해야 하는 문서 목록입니다.
다음과 같은 방법으로 Amazon Bedrock에서 리랭커 모델을 사용할 수 있습니다.
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Amazon Bedrock API를 통해 직접 Rerank 작업을 호출합니다.
Rerank작업은 쿼리, 문서 및 추가 구성을 리랭커 모델에 입력으로 전송합니다. 그런 다음 모델은 쿼리와 관련하여 문서의 순위를 다시 매기고 응답에 문서를 반환합니다. -
Amazon Bedrock 지식 기반을 사용하여 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 빌드하는 경우 Retrieve 또는 RetrieveAndGenerate 작업을 호출하거나에서 지식 기반을 쿼리할 때 리랭커 모델을 사용합니다 AWS Management Console. 순위 변경의 결과는 Amazon Bedrock 지식 기반에서 결정하는 기본 순위를 재정의합니다.
