IskayPet, Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases로 사내 문서 통합 질의 어시스턴트 구축
How IskayPet unified corporate knowledge with Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases
이베리아 반도의 펫케어 기업 IskayPet이 스페인·포르투갈·프랑스 3개국, 4개 언어로 흩어진 SharePoint 문서를 대상으로 사내 지식 어시스턴트를 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 위에 구축했다. 벡터 DB와 임베딩 파이프라인을 직접 운영하지 않고 RAG를 구현한 사례다. 기사에 따르면 IskayPet의 사무직 직원들은 반품 정책, 수의 프로토콜, 온보딩 절차 등 일상 업무 질문에 답하기 위해 수백 개의 SharePoint 문서를 직접 뒤져야 했다. 이를 해결하기 위해 회사는 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases를 선택했고, 데이터 수집·멀티모달 파싱·벡터 저장·임베딩 생성·검색을 Amazon Bedrock이 맡도록 했다. 기존 SharePoint 커넥터로 문서를 가져오므로 데이터 마이그레이션이 필요 없었으며, 고급 인덱싱을 켜면 문서에 삽입된 이미지의 내용도 처리된다. 의미 검색과 BM25 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 제품 코드 같은 정확한 용어를 찾고, 검색 결과는 관련도 기준으로 재정렬된다. 문서 단위 접근 제어도 적용되어 질의한 사용자가 읽을 권한이 있는 문서의 구절만 반환된다. 기사는 개발 방식도 밝힌다. 팀은 Kiro와 Claude Haiku 4.5를 사용해 매장용 프런트엔드부터 AWS 아키텍처와 배포까지 솔루션 전체를 구축했다. 이 기사는 아키텍처, SharePoint 연동, 검색 구성 결정, 운영 결과를 다룬다.
SharePoint 커넥터, 하이브리드 검색, 문서 단위 권한 제어를 갖춘 Bedrock Managed Knowledge Bases를 쓰면 벡터 DB와 임베딩 파이프라인 운영 없이 기존 SharePoint 저장소 위에 권한 기반 RAG를 구성할 수 있다.
원문 출처
AWS Machine Learning Blog