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# Amazon Bedrock 지식 기반에서 지원되는 모델과 리전
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지식 기반을 지원하는 모델을 확인하려면 [모델을 한눈에](model-cards.md) 살펴보고 관심 있는 모델을 선택하세요.

또한 Amazon Bedrock Knowledge Bases는 데이터 구문 분석 또는 응답 생성 시 추론 프로파일 사용을 지원합니다. 추론 프로파일을 사용하면 비용 및 지표를 추적하고 교차 리전 추론을 수행하여 모델 추론 요청을 여러 리전에 분산하여 처리량을 높일 수 있습니다. [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html) 또는 [CreateDataSource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateDataSource.html) 요청에서 추론 프로파일을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [추론 프로파일을 사용하여 모델 간접 호출 리소스 설정](inference-profiles.md) 단원을 참조하십시오.

**중요**  
교차 리전 추론을 사용하는 경우, 데이터를 리전 간에 공유할 수 있습니다.

자체 데이터로 훈련하는 SageMaker AI 모델 또는 [사용자 지정 모델](custom-models.md)을 사용할 수도 있습니다.

**참고**  
SageMaker AI 또는 사용자 지정 모델을 사용하는 경우 오케스트레이션 및 생성 프롬프트를 지정해야 합니다(자세한 내용은 [쿼리와 응답 생성 구성 및 사용자 지정](kb-test-config.md)의 **지식 기반 프롬프트 템플릿** 참조). 사용자의 입력 및 컨텍스트에 액세스하려면 프롬프트에 정보 변수가 반드시 포함되어야 합니다.

리전 및 모델 지원은 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 일부 기능에 따라 다릅니다. 기능에 대한 지원을 보려면 주제를 선택합니다.

**Topics**
+ [벡터 임베딩에 지원되는 모델](#knowledge-base-supported-embeddings)
+ [구분 분석에 지원되는 모델 및 리전](#knowledge-base-supported-parsing)
+ [쿼리 중에 결과 순위를 다시 매기는 데 지원되는 모델 및 리전](#knowledge-base-supported-rerank)
+ [구조화된 데이터 스토어가 있는 지식 기반에 지원되는 리전](#knowledge-base-supported-structured)

## 벡터 임베딩에 지원되는 모델
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Amazon Bedrock Knowledge Bases는 임베딩 모델을 사용하여 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하고, 이를 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 자세한 내용은 [데이터를 지식 기반으로 전환](kb-how-data.md) 단원을 참조하십시오.

Amazon Bedrock 지식 기반은 다음 파운데이션 모델을 사용하여 벡터 임베딩을 지원합니다.


| 제공업체 | 모델 | 모델 ID | 단일 리전 모델 지원 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Amazon | Titan Embeddings G1 - Text | amazon.titan-embed-text-v1 | ap-northeast-1<br />eu-central-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 
| Amazon | Titan Text Embeddings V2 | amazon.titan-embed-text-v2:0 | ap-northeast-1<br />ap-northeast-2<br />ap-northeast-3<br />ap-south-1<br />ap-south-2<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-central-2<br />eu-north-1<br />eu-south-1<br />eu-south-2<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-east-2<br />us-gov-east-1<br />us-gov-west-1<br />us-west-2 | 
| Cohere | Embed English | cohere.embed-english-v3 | ap-northeast-1<br />ap-south-1<br />ap-southeast-1<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 
| Cohere | Embed Multilingual | cohere.embed-multilingual-v3 | ap-northeast-1<br />ap-south-1<br />ap-southeast-1<br />ap-southeast-2<br />ca-central-1<br />eu-central-1<br />eu-west-1<br />eu-west-2<br />eu-west-3<br />sa-east-1<br />us-east-1<br />us-west-2 | 

임베딩 모델은 다음 벡터 유형을 지원합니다.


****  

| 모델 이름 | 지원되는 벡터 유형 | 지원되는 차원 수 | 
| --- | --- | --- | 
| Amazon Titan Embeddings G1 - Text | 부동 소수점 | 1536 | 
| Amazon Titan Text Embeddings V2 | 부동 소수점, 바이너리 | 256, 512, 1024 | 
| Cohere Embed (English) | 부동 소수점, 바이너리 | 1024 | 
| Cohere Embed (Multilingual) | 부동 소수점, 바이너리 | 1024 | 
| Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 | 부동 소수점 | 1024 | 
| Cohere 임베드 v3(멀티모달) | 부동 소수점, 바이너리 | 1024 | 

## 구분 분석에 지원되는 모델 및 리전
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데이터를 벡터 임베딩으로 변환할 때 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 데이터를 구문 분석하는 다양한 옵션이 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 소스에 대한 구문 분석 옵션](kb-advanced-parsing.md) 단원을 참조하십시오.

다음은 구문 분석 옵션에 대한 지원 목록입니다.
+ Amazon Bedrock 데이터 자동화 구문 분석기는 미국 서부(오리건)에서 지원되며 미리 보기 중이며 변경될 수 있습니다.
+ 파서로 사용할 수 있는 파운데이션 모델 패밀리는 다음과 같습니다.
  + Claude 비전 모델
  + Nova 비전 모델
  + LLama 4 비전 모델

  파운데이션 모델 구문 분석은 이러한 모델을 (교차 리전 추론을 통하지 않고) 직접 사용할 수 있는 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 현재 모델 가용성을 확인하려면 [Amazon Bedrock에서 지원되는 파운데이션 모델](models-supported.md) 섹션을 참조하세요.

## 쿼리 중에 결과 순위를 다시 매기는 데 지원되는 모델 및 리전
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지식 기반 쿼리 결과를 검색할 때 순위 조정 모델을 사용하여 지식 기반 쿼리의 결과 순위를 다시 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [지식 기반 쿼리 및 데이터 검색](kb-test-retrieve.md) 및 [지식 기반 쿼리 및 검색된 데이터를 기반으로 응답 생성](kb-test-retrieve-generate.md)를 참조하세요.

순위 조정을 지원하는 모델 및 리전 목록은 [Amazon Bedrock에서 순위 재지정이 지원되는 리전 및 모델](rerank-supported.md) 섹션을 참조하세요.

## 구조화된 데이터 스토어가 있는 지식 기반에 지원되는 리전
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구조화된 데이터 스토어가 있는 지식 기반을 사용하면 지식 기반을 구조화된 데이터 스토어에 연결하고 자연어 쿼리를 SQL 쿼리로 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 [구조화된 데이터 스토어에 연결하여 지식 기반 빌드](knowledge-base-build-structured.md) 단원을 참조하십시오.

구조화된 데이터 스토어가 있는 지식 기반은 AWS 리전다음에서 사용할 수 있습니다.
+ 유럽(프랑크푸르트)
+ 유럽(취리히)
+ 유럽(아일랜드)
+ 유럽(런던)
+ 유럽(파리)
+ 아시아 태평양(도쿄)
+ 아시아 태평양(서울)
+ 아시아 태평양(뭄바이)
+ 아시아 태평양(싱가포르)
+ 아시아 태평양(시드니)
+ 캐나다(중부)
+ 남아메리카(상파울루)
+ 미국 동부(버지니아 북부)
+ 미국 동부(오하이오)
+ 미국 서부(오리건)
+ AWS GovCloud(미국 서부)