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AWS, Bedrock 지식베이스용 벡터 스토어 3종 비교 가이드 공개

AWS ML Blog·2026-09-17영문 원문

요약

AWS가 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 RAG(검색 증강 생성) 구축 시 선택 가능한 세 가지 고객 관리형 벡터 스토어인 Amazon OpenSearch Service, Aurora PostgreSQL(pgvector), Amazon S3 Vectors를 용도별로 비교하는 가이드를 게시했다. 상품 카탈로그 검색 사례에서는 하이브리드 검색과 필터링·집계 기능을 갖춘 Amazon OpenSearch Serverless가 적합하다고 설명했다. Amazon S3 Vectors는 기존 벡터 데이터베이스 대비 저장 비용을 최대 90%까지 낮추는 것을 목표로 한다고 소개했다. 글은 OpenSearch Serverless NextGen 컬렉션이 2026년 5월 정식 출시됐지만 아직 Bedrock Knowledge Bases와는 호환되지 않는다고 밝혔다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

RAG를 도입하려는 개발팀이 지연 시간·비용·검색 품질 요구에 따라 백엔드를 골라야 한다는 실무적 안내문으로, 새로운 모델이나 기능 출시라기보다 기존 AWS 서비스 조합을 최적화하는 방법을 정리한 내용이다.

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검색 증강 생성
대규모 언어모델이 답변을 생성하기 전에 외부 지식베이스에서 관련 문서를 검색해 프롬프트에 함께 넣어주는 기법을 말한다.

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