아마존이 세이지메이커 텍스트랙트(Amazon Textract)와 베드락(Bedrock)을 결합해 복잡한 다중 페이지 문서 기반 지식베이스를 구축하는 방법을 소개했다. 공공요금 고지서처럼 PDF·DOCX·XLSX 등 형식이 제각각인 문서를 그대로 RAG에 넣으면 핵심 정보 누락과 환각이 발생했던 문제를, 텍스트랙트로 사전 추출·정제한 뒤 지식베이스에 넣는 방식으로 해결했다. CloudFormation 스크립트로 S3 버킷과 람다 함수, 오픈서치 서버리스, 베드락 지식베이스를 자동 구축하며, 업로드된 문서는 람다가 자동으로 텍스트랙트 처리·정제해 지식베이스에 동기화한다. 베드락 가드레일과 근거성 검증을 함께 적용해 환각을 줄이고 신뢰도를 높일 것을 권장한다.
- •PDF·DOCX·TXT·HTML·XLSX·PNG 등 다양한 형식의 문서를 텍스트랙트로 사전 추출·정제
- •원문을 그대로 RAG에 넣었을 때 발생한 정보 누락과 환각 문제를 전처리로 개선
- •CloudFormation으로 람다·S3·오픈서치 서버리스·베드락 지식베이스를 자동 배포
- •베드락 가드레일과 근거성 검증으로 프로덕션 환경의 환각 위험을 추가로 낮출 것을 권고
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Customizing your knowledge base on Amazon Bedrock for large and complex documents using Amazon Textract
- 1.AWS, Bedrock 지식베이스에 Textract를 결합해 요금청구서 등 복잡 문서의 RAG 환각·누락 문제를 해결하는 구축 방법 공개
- 2.원본 PDF·DOCX 등을 그대로 RAG에 넣으면 마감일·금액 등 핵심정보를 놓치거나 환각하는 문제를 Textract 사전처리로 해결
- 3.CloudFormation으로 Lambda·S3·Bedrock 자동구축, 6개 포맷 지원
- 4.생산배포 시 Bedrock Guardrails의 근거성검증으로 환각감지·민감정보 마스킹 권장
왜 중요한가?
복잡한 다포맷 문서를 그대로 RAG에 넣으면 발생하는 환각·정보누락 문제를, 사전 텍스트 추출·정제 단계를 추가하는 재현 가능한 아키텍처로 해결해, 대량 문서를 다루는 고객지원·백오피스 업무에 바로 적용 가능한 참조 패턴을 제공한다.
본문 미리보기
Learn how to customize an Amazon Bedrock knowledge base for large, complex documents by combining the high-accuracy text extraction of Amazon Textract with the generative AI of Amazon Bedrock. This post shows how to ingest and preprocess PDFs and images, then query utility bills at scale for faster, more accurate customer interactions.
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