참고팁X
AWS 환경에서 RAG 앱 구축을 위한 기술 워크플로우
S3, Lambda, Bedrock, OpenSearch를 활용한 RAG 인프라 아키텍처 및 증분 업데이트 전략 가이드.
요약
AWS 환경에서 RAG 애플리케이션은 데이터 수집(Ingestion)과 질의(Querying)의 2단계 패턴으로 구성됩니다. 수집 단계에서는 S3에 저장된 문서를 Lambda 함수로 처리 및 청킹하고, Bedrock Titan Embeddings로 벡터화하여 OpenSearch Serverless, DynamoDB, Aurora 같은 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이때 비용 효율성과 성능을 위해 전체 문서를 재처리하기보다 증분 업데이트나 메타데이터 확인을 활용한 전략적 접근이 필요합니다. 질의 단계는 사용자의 질문을 API Gateway와 Lambda를 통해 받아 동일하게 임베딩한 뒤, 벡터 DB에서 관련 청크를 검색하여 Bedrock LLM(Claude 등)이 최종 답변을 생성하는 방식으로 진행됩니다. 이 기본적인 아키텍처는 향후 캐싱 계층 추가, 오케스트레이션, 스트리밍 응답 등 고도화된 시스템으로 확장 가능합니다.
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원문 제목 @_avichawla: How to build a RAG app on AWS! The visual below shows the exact flow of how a simple RAG system works inside AWS, using services y
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