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# 다음 단계 및 리소스
이 가이드에서는 RAG 애플리케이션의 문서 수준 문제 세트와 이를 완화하기 위한 모범 사례를 설명합니다. 이러한 학습은 업계 리더와의 인터뷰 및 논의를 통해 큐레이션되며 엔터프라이즈 사용 사례를 기반으로 합니다.
RAG 애플리케이션을 위한 문서 최적화를 시작하려면 기존 문서에 대한 감사를 수행하는 것이 좋습니다. RAG 애플리케이션에 [문제를](challenges.md) 일으키는 영역을 식별합니다. 예를 들어 구조 부족, 모호한 언어 또는 그래픽 요소의 과도한 사용이 있습니다. 비즈니스 운영에 자주 액세스하거나 중요한 문서의 우선순위를 지정합니다. 주제 전문가와 협력하여이 가이드의 [모범 사례를](best-practices.md) 구현합니다. 문서가 명확한 제목, 간결한 언어 및 컨텍스트 설정 요소로 재구성되었는지 확인합니다. 새 문서의 경우 일관성을 보장하고 작성자가 모범 사례를 준수할 수 있도록 지침과 템플릿을 설정합니다. 또한 생성형 AI를 사용하여 문서를 재구성하는 등 문서 최적화 프로세스의 측면을 자동화할 수 있는 도구 또는 서비스에 투자하는 것도 고려해 보세요. 문서 최적화에 대한 선제적 접근 방식을 취하면 RAG 애플리케이션의 잠재력을 최대한 활용하고 조직 전체에서 더 정확하고 통찰력 있는 결과를 도출할 수 있습니다.
다음 리소스는 조직의 RAG 애플리케이션을 이해하고 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
## 리소스
### AWS 설명서
+ [RAG 사용 사례를 위한 AWS 벡터 데이터베이스 선택](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/choosing-an-aws-vector-database-for-rag-use-cases/introduction.html)(AWS 권장 가이드)
+ [Terraform 및 Amazon Bedrock을 AWS 사용하여에 RAG 사용 사례 배포](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-rag-use-case-on-aws.html)(AWS 권고 가이드)
+ [RAG 및 ReAct 프롬프트를 사용하여 고급 생성형 AI 채팅 기반 어시스턴트 개발](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/develop-advanced-generative-ai-chat-based-assistants-by-using-rag-and-react-prompting.html)(AWS 권고 가이드)
+ [Amazon Bedrock 지식 기반을 사용하여 데이터 검색 및 AI 응답 생성](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html)(Amazon Bedrock 설명서)
+ [검색 증강 생성](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html)(Amazon SageMaker AI 설명서)
+ [의 Augmented Generation 옵션 및 아키텍처 검색 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/introduction.html)(AWS 권고 가이드)
### 기타 AWS 리소스
+ [고급 RAG 및 Amazon Bedrock을 사용하여 멀티모달 어시스턴트 생성](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-a-multimodal-assistant-with-advanced-rag-and-amazon-bedrock/)(AWS 블로그 게시물)