네이티브 멀티모달 처리 작동 방식 지식 기반이 임베딩 모델을 호출하는 방법 Amazon S3 수명 주기 정책을 사용하여 임시 데이터 관리

네이티브 멀티모달 처리

네이티브 멀티모달 처리를 통해 관리형 Amazon Bedrock 지식 기반은 각 파일을 멀티모달 임베딩 모델로 직접 전송합니다. 그런 다음 모델은 원시 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠에서 임베딩을 생성합니다.

기본 멀티모달 임베딩 모델이 없으면 지식 기반이 다르게 작동합니다. 먼저 파일을 구문 분석합니다. 그런 다음 추출한 텍스트를 청크합니다. 마지막으로 텍스트 임베딩 모델과 함께 이러한 청크를 임베딩합니다.

네이티브 멀티모달 처리는 구문 분석 및 텍스트 추출을 건너뜁니다. 따라서 텍스트 추출 시 손실되는 시각적 및 오디오 세부 정보를 유지합니다.

네이티브 멀티모달 처리를 활성화하려면 지식 기반을 생성할 때 네이티브 멀티모달 임베딩 모델을 선택합니다. 현재 TwelveLabs Marengo Embed 3.0 (twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0)만 선택할 수 있습니다. 구성에 대한 지침은 섹션을 참조하세요관리형 지식 베이스 생성.

네이티브 멀티모달 처리 작동 방식

네이티브 멀티모달 임베딩 모델로 지식 기반을 구성할 때 다음이 적용됩니다.

MULTI_MODAL_EMBEDDINGS 구문 분석 전략만 지원됩니다. 기본 멀티모달 임베딩 모델을 다른 구문 분석 전략과 결합할 수 없습니다.
파일은 임베딩 모델로 직접 전송됩니다. 임베딩 모델은 원시 파일을 처리하고 기본 콘텐츠에서 임베딩을 생성합니다.
텍스트 기반 청킹 전략은 지원되지 않습니다. 파일은 텍스트로 구문 분석되지 않으므로 기본 청킹 및 고정 크기 청킹과 같이 텍스트에 적용되는 청킹 전략은 적용되지 않습니다.
오디오 및 비디오에 대한 분할을 구성할 수 있습니다. 텍스트 청킹 전략 대신 지식 기반이 오디오 및 비디오 파일을 세그먼트로 분할하는 방법을 선택합니다. modelConfiguration 필드에서 분할 설정을 사용합니다. 자세한 내용은 관리형 지식 베이스 생성 단원을 참조하십시오.
모델이 지원하는 파일 유형만 지원됩니다. 기본 멀티모달 임베딩 모델로 구성된 지식 기반은 모델이 허용하는 파일 유형만 수집할 수 있습니다. 에서 TwelveLabs Marengo Embed 3.0 지원하는 파일 유형 및 기타 설정은 단원을 참조하십시오TwelveLabs Marengo Embed 3.0.
멀티모달 스토리지 대상을 제공해야 합니다. 지식 기반에서 콘텐츠를 처리하고 수집할 Amazon S3 위치를 제공합니다. Amazon Bedrock 지식 기반은 버킷에 aws/ 접두사 폴더를 생성합니다. 데이터 소스 버킷과 다른 버킷을 사용합니다. 서비스 역할에 필요한 권한은 섹션을 참조하세요멀티모달 스토리지 대상에 대한 권한.
Retrieve API만 지원됩니다. Retrieve 작업과 함께 네이티브 멀티모달 임베딩 모델을 사용하는 지식 기반을 쿼리합니다. RetrieveAndGenerate 작업은 지원되지 않습니다.
쿼리는 텍스트여야 합니다. 텍스트를 사용하여 멀티모달 콘텐츠를 쿼리합니다. 이미지 쿼리는 지원되지 않습니다.

Retrieve 작업이 멀티모달 결과에 대해 반환하는 메타데이터와 일치하는 파일을 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요네이티브 멀티모달 지식 기반에 대한 응답 검색.

지식 기반이 임베딩 모델을 호출하는 방법

네이티브 멀티모달 임베딩 모델을 사용하면 지식 기반이 동기식 및 비동기식으로 해당 모델을 호출합니다. 쿼리를 제출할 때 동기 호출을 사용하고 콘텐츠를 수집할 때 비동기 호출을 사용합니다. 서비스 역할에는 둘 다에 대한 권한이 필요합니다. 연결할 정책에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon Bedrock 모델에 액세스할 수 있는 권한.

참고

일부에서는 TwelveLabs Marengo Embed 3.0 모델 AWS 리전이 추론 프로파일을 통해서만 동기 호출을 지원합니다. 비동기 호출은 여전히 온디맨드 모델을 사용합니다. 이러한 리전에서 지식 기반을 생성할 때 추론 프로파일을 지정합니다. 그런 다음 지식 기반은 추론 프로파일과 온디맨드 모델을 모두 사용하여 콘텐츠를 처리합니다. 서비스 역할에는 둘 다에 대한 권한이 필요합니다.

사용하는에서 AWS 리전 TwelveLabs Marengo Embed 3.0가 어떻게 지원되는지 확인하려면 섹션을 참조하세요TwelveLabs Marengo Embed 3.0.

Amazon S3 수명 주기 정책을 사용하여 임시 데이터 관리

Amazon Bedrock 지식 기반은 콘텐츠를 처리하는 동안 멀티모달 스토리지 대상에 임시 데이터를 저장합니다. 처리가 완료되면 해당 데이터를 삭제하려고 시도합니다. 데이터가 만료되도록 하려면 임시 데이터 경로에 수명 주기 정책을 적용하는 것이 좋습니다.

Console

콘솔을 사용하여 수명 주기 규칙을 생성하려면

Amazon S3 콘솔을 엽니다.
지식 기반에 대해 구성한 멀티모달 스토리지 대상으로 이동합니다.
관리 탭을 선택한 다음 수명 주기 규칙 생성을 선택합니다.
수명 주기 규칙 이름에를 입력합니다Transient Data Deletion.
필터 유형에서 하나 이상의 필터를 사용하여이 규칙의 범위 제한을 선택합니다.
접두사에 지식 기반 및 데이터 소스의 임시 데이터 경로를 입력합니다.

다음 접두사의 자리 표시자 값을 실제 식별자로 바꿉니다.
```
aws/bedrock/knowledge_bases/knowledge-base-id/data-source-id/transient_data
```
멀티모달 콘텐츠 삭제 안 함
수명 주기 정책을 전체 버킷 또는 aws/ 접두사에 적용하지 마십시오. 멀티모달 콘텐츠가 삭제되고 처리 실패가 발생할 수 있습니다. 이전 접두사 예제에 표시된 임시 데이터 경로만 사용합니다.
수명 주기 규칙 작업에서 객체의 현재 버전 만료를 선택합니다.
객체 생성 후 일수에를 입력합니다1.
규칙 생성을 선택합니다.

AWS CLI

를 사용하여 수명 주기 규칙을 생성하려면 AWS CLI

다음 콘텐츠lifecycle-policy.json로 이름이 인 JSON 파일을 생성하여 자리 표시자 값을 실제 식별자로 바꿉니다.

knowledge-base-id – 지식 기반 식별자
data-source-id – 데이터 소스 식별자


{
    "Rules": [
        {
            "ID": "TransientDataDeletion",
            "Status": "Enabled",
            "Filter": {
                "Prefix": "aws/bedrock/knowledge_bases/knowledge-base-id/data-source-id/transient_data"
            },
            "Expiration": {
                "Days": 1
            }
        }
    ]
}

버킷에 수명 주기 정책을 적용합니다. amzn-s3-demo-bucket을 멀티모달 스토리지 버킷의 이름으로 바꿉니다.


aws s3api put-bucket-lifecycle-configuration \
    --bucket amzn-s3-demo-bucket \
    --lifecycle-configuration file://lifecycle-policy.json

수명 주기 정책이 적용되었는지 확인합니다.


aws s3api get-bucket-lifecycle-configuration \
    --bucket amzn-s3-demo-bucket

Amazon S3 수명 주기 정책에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 사용 설명서의 객체 수명 주기 관리를 참조하세요.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

AgentCore Gateway에서 연결

지원되는 리전: