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문서 쿼리를 통해 문서에서 정보 추출
참고
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문서 쿼리는 Canvas에서 파운데이션 모델과 상호 작용하는 동안 사용할 수 있는 기능입니다. 문서 쿼리를 사용하면 Amazon Kendra 인덱스에 저장된 문서 모음에 액세스할 수 있으며, 이 인덱스는 문서 콘텐츠를 보유하고 있으며 문서를 검색할 수 있도록 구조화되어 있습니다. Amazon Kendra 인덱스의 데이터를 대상으로 하는 특정 질문을 하면 파운데이션 모델은 질문에 대한 답변을 반환합니다. 예를 들어, IT 정보에 대한 내부 지식 기반을 쿼리하고 “회사 네트워크에 연결하려면 어떻게 해야 합니까?”와 같은 질문을 할 수 있습니다. 인덱스 설정에 대한 자세한 내용은 Amazon Kendra 개발자 안내서를 참조하세요.
문서 쿼리 기능을 사용할 때 파운데이션 모델은 Retrieval Augmented Generation()이라는 기법을 사용하여 인덱스의 문서 콘텐츠에 대한 응답을 제한합니다RAG. 이 기법은 인덱스에서 가장 관련성이 높은 정보를 사용자 프롬프트와 함께 묶어 파운데이션 모델로 보내 응답을 받습니다. 응답은 인덱스에서 찾을 수 있는 내용으로 제한되므로, 모델이 외부 데이터를 기반으로 잘못된 응답을 제공하는 것을 방지할 수 있습니다. 이 프로세스에 대한 자세한 내용은 기업 데이터를 기반으로 정확도 높은 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 빌드하기
시작하려면 Canvas에서 파운데이션 모델과의 채팅에서 페이지 상단의 문서 쿼리 토글을 설정하세요. 드롭다운에서 쿼리하려는 Amazon Kendra 인덱스를 선택합니다. 그런 다음 인덱스에 있는 문서와 관련된 질문을 시작할 수 있습니다.
중요
문서 쿼리는 이 모델 출력 비교기능을 지원합니다. 모델 결과를 비교하기 위해 새 채팅을 시작하면 기존 채팅 기록을 모두 덮어씁니다.
