#Bedrock
Deep Dive! : RAG 챗봇 상세 소개
블로그 전용 RAG 챗봇 프로젝트 "단순한 단어 검색을 넘어, 맥락을 이해하고 답변하는 챗봇" 1. 프로젝트 소개 Deep Dive! 블로그에 도입된 RAG 챗봇 시스템의 설계와 구현 과정을 다룹니다. 기존의 키워드 검색 만으로는 해결할 수 없었던 "구체적인 질문에 대...
RAG 챗봇 구현기 : 아키텍처 설계와 데이터 구축 (1)
Deep Dive! 블로그를 운영하며 다양한 소통을 하기 위해 실시간 채팅 서비스를 위젯 형식으로 마련하였다. 하지만 개인 블로그 특성상 모든 질문에 실시간으로 대응하기란 불가능하고, 게다가 궁금해하는 내용은 이미 내가 써둔 포스팅 어딘가에 답이 있는 경우가 많았다. ...
Bedrock을 활용한 3줄 요약 기능 - 4부
AI 요약 기능 도입기 4부 "비용 안전망 구축": AWS Budgets 설정 1 AI 3줄 요약 기능의 마지막 퍼즐 조각인 '비용 통제' 를 위한 최후의 안전망을 설치하는 과정을 공유하려 한다. 아무리 비용 효율적인 캐싱 전략을 사용했더라도, 만약의 사태에 대비해 A...
Bedrock을 활용한 3줄 요약 기능 - 3부
AI 요약 기능 도입기 3부: 프론트엔드, UI/UX 향상 2부에서는 AWS Bedrock AI와 데이터베이스를 연결하여, 안전하고 효율적인 'AI 요약 API'를 완성했다. 이제 보이지 않는 곳의 모든 준비는 끝났다. 3부에서는 이 강력한 기능을 사용자가 직접 만지고...
Bedrock을 활용한 3줄 요약 기능 - 2부
AI 요약 기능 도입기 2부: 백엔드, AI와 데이터베이스 연결 1부에서는 '비용'이라는 현실적인 문제를 해결하기 위해, "최초 1회만 AI를 호출하고, 그 결과를 데이터베이스에 캐싱한다"는 아키텍처를 설계했다. 이제는 이 설계도를 실제 코드로 옮기는, 백엔드를 구축할...
