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# 문서를 지식 기반에 직접 수집
이 주제에서는 문서를 지식 기반에 직접 수집하는 방법을 설명합니다. 데이터 소스에 따라 직접 수집할 수 있는 문서 유형에는 제한이 적용됩니다. 수집할 문서를 지정하는 데 사용할 수 있는 방법에 대한 제한 사항은 다음 표를 참조하세요.
****
| 데이터 소스 유형 | 인라인으로 정의된 문서 | Amazon S3 위치의 문서 |
| --- | --- | --- |
| Amazon S3 | ![\[Red circular icon with an X symbol, indicating cancellation or denial.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/images/icons/icon-no.png)아니요 | ![\[Green circular icon with a white checkmark symbol inside.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/images/icons/icon-yes.png)예 |
| 사용자 지정 | ![\[Green circular icon with a white checkmark symbol inside.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/images/icons/icon-yes.png)예 | ![\[Green circular icon with a white checkmark symbol inside.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/images/icons/icon-yes.png)예 |
해당하는 사용 사례의 섹션을 확장해 내용을 살펴보세요.
**참고**
콘솔을 사용할 때 지식 기반에 최대 10개의 문서를 직접 수집할 수 있습니다. 대신 `IngestKnowledgeBaseDocuments` API를 사용하는 경우 지식 기반에 최대 25개의 문서를 수집할 수 있습니다. 이 할당량에 대한 자세한 내용은 *AWS 일반 참조 안내서*의 [Amazon Bedrock Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock)를 참조하세요.
## 콘솔을 사용합니다.
에서 직접 문서를 추가하거나 수정하려면 다음을 AWS Management Console수행합니다.
1. Amazon Bedrock 콘솔을 사용할 권한이 있는 IAM 자격 증명 AWS Management Console 으로에 로그인합니다. 그 다음 [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock)에서 Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **지식 기반**을 선택합니다.
1. **지식 기반** 섹션에서 문서를 수집할 지식 기반을 선택합니다.
1. **데이터 소스** 섹션에서 문서를 추가, 수정 또는 삭제하려는 데이터 소스를 선택합니다.
1. **문서** 섹션에서 **문서 추가**를 선택합니다. 그런 다음, 다음 중 하나를 수행합니다.
+ 문서를 직접 추가하거나 수정하려면 **문서 직접 추가**를 선택합니다. 뒤이어 다음과 같이 하세요.
1. **문서 식별자** 필드에서 문서의 고유한 이름을 지정합니다. 데이터 소스에 이미 있는 이름을 지정하면 문서가 대체됩니다.
1. 문서를 업로드하려면 **업로드**를 선택합니다. 문서 인라인을 정의하려면 **문서 인라인 추가**를 선택하고 형식을 선택한 다음 상자에 문서 텍스트를 입력합니다.
1. (선택 사항) 메타데이터를 문서와 연결하려면 **메타데이터 추가**를 선택하고 키, 유형 및 값을 입력합니다.
+ S3 위치를 지정하여 문서를 추가하거나 수정하려면 **S3 문서 추가**를 선택합니다. 뒤이어 다음과 같이 하세요.
1. **문서 식별자** 필드에서 문서의 고유한 이름을 지정합니다. 데이터 소스에 이미 있는 이름을 지정하면 문서가 대체됩니다.
1. 문서의 **S3 위치가** 현재 AWS 계정에 있는지 아니면 다른 계정에 있는지 지정합니다. 그런 다음 문서의 S3 URI를 지정합니다.
1. (선택 사항) 메타데이터를 문서와 연결하려면 **메타데이터 소스**를 선택합니다. 메타데이터의 S3 URI를 지정하거나 **메타데이터 추가**를 선택하고 키, 유형 및 값을 입력합니다.
1. 문서 및 관련 메타데이터를 수집하려면 **추가**를 선택합니다.
## API 사용
Amazon Bedrock API를 사용하여 문서를 지식 기반에 직접 수집하려면 [Amazon Bedrock Agents 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 사용하여 [IngestKnowledgeBaseDocuments](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_IngestKnowledgeBaseDocuments.html) 요청을 보내고 지식 기반 및 연결된 데이터 소스의 ID를 지정합니다.
**참고**
지식 기반에 이미 있는 문서 식별자 또는 S3 위치를 지정하면 문서가 새 콘텐츠로 덮어씁니다.
요청 본문에는 [KnowledgeBaseDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_KnowledgeBaseDocument.html) 객체 배열에 매핑되는 `documents` 필드 1개가 포함되며, 각 필드는 데이터 소스에 추가하고 지식 기반에 수집할 문서의 콘텐츠 및 선택적 메타데이터를 나타냅니다. [KnowledgeBaseDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_KnowledgeBaseDocument.html) 객체에는 다음 필드가 포함됩니다.
+ 콘텐츠 - 추가할 문서의 콘텐츠에 대한 정보가 포함된 [DocumentContent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentContent.html) 객체에 매핑됩니다.
+ 메타데이터 - (선택 사항) 추가할 문서의 메타데이터에 대한 정보가 포함된 [DocumentMetadata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentMetadata.html) 객체에 매핑됩니다. 검색 중에 메타데이터를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [쿼리와 응답 생성 구성 및 사용자 지정](kb-test-config.md)의 **메타데이터 및 필터링** 섹션을 참조하세요.
주제를 선택하여 다양한 데이터 소스 유형에 대한 문서를 수집하는 방법을 알아보거나 예제를 확인합니다.
**Topics**
+ [사용자 지정 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 문서 수집](#kb-direct-ingestion-add-custom)
+ [Amazon S3 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 문서 수집](#kb-direct-ingestion-add-s3)
+ [요청 본문의 예](#w2aac28c10c23c19c17c11b3c19)
### 사용자 지정 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 문서 수집
지정한 `dataSourceId`가 사용자 지정 데이터 소스에 속하는 경우 `documents` 배열의 각 [KnowledgeBaseDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_KnowledgeBaseDocument.html) 객체에 대한 콘텐츠와 메타데이터를 추가할 수 있습니다.
사용자 지정 데이터 소스에 추가된 문서의 내용은 다음과 같은 방법으로 정의할 수 있습니다.
#### 문서를 인라인으로 정의
다음과 같은 유형의 문서를 인라인으로 정의할 수 있습니다.
------
#### [ Text ]
문서가 텍스트인 경우 [DocumentContent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentContent.html) 객체는 다음 형식이어야 합니다.
```
{
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "string"
},
"inlineContent": {
"textContent": {
"data": "string"
},
"type": "TEXT"
},
"sourceType": "IN_LINE"
},
"dataSourceType": "CUSTOM"
}
```
`id` 필드에 문서의 ID를 포함하고 `data` 필드에 문서의 텍스트를 포함합니다.
------
#### [ Bytes ]
문서에 텍스트 이외의 요소가 포함되어 있다면, 이를 Base64 문자열로 변환합니다. 그러면 [DocumentContent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentContent.html) 객체는 다음 형식이어야 합니다.
```
{
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "string"
},
"inlineContent": {
"byteContent": {
"data": blob,
"mimeType": "string"
},
"type": "BYTE"
},
"sourceType": "IN_LINE"
},
"dataSourceType": "CUSTOM"
}
```
`id` 필드에 문서의 ID, `data` 필드에 Base64로 인코딩된 문서, `mimeType` 필드에 MIME 유형을 포함합니다.
------
#### S3에서 문서 수집
S3 위치에서 문서를 수집하는 경우 `content` 필드의 [DocumentContent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentContent.html) 객체는 다음 형식이어야 합니다.
```
{
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "string"
},
"s3Location": {
"bucketOwnerAccountId": "string",
"uri": "string"
},
"sourceType": "S3"
},
"dataSourceType": "CUSTOM"
}
```
`id` 필드에 문서의 ID, `bucketOwnerAccountId` 필드에 문서가 포함된 S3 버킷의 소유자, `uri` 필드에 문서의 S3 URI를 포함합니다.
문서의 메타데이터는 다음과 같은 방법으로 정의할 수 있습니다.
#### 메타데이터를 인라인으로 정의
메타데이터를 인라인으로 정의하는 경우 `metadata` 필드의 [DocumentMetadata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentMetadata.html) 객체는 다음 형식이어야 합니다.
```
{
"inlineAttributes": [
{
"key": "string",
"value": {
"stringValue": "string",
"booleanValue": boolean,
"numberValue": number,
"stringListValue": [ "string" ],
"type": "STRING" | "BOOLEAN" | "NUMBER" | "STRING_LIST"
}
}
],
"type": "IN_LINE_ATTRIBUTE"
}
```
추가하는 각 속성에 대해 `key` 필드에 키를 정의합니다. `type` 필드에 값의 데이터 형식을 지정하고 데이터 유형에 해당하는 필드를 포함합니다. 예를 들어 문자열을 포함하는 경우 속성은 다음 형식입니다.
```
{
"key": "string",
"value": {
"stringValue": "string",
"type": "STRING"
}
}
```
#### S3에서 메타데이터 수집
S3 위치에 `.metadata.json` 확장명이 있는 파일에서 메타데이터를 수집할 수도 있습니다. 메타데이터 파일의 형식에 대한 자세한 내용은 [지식 기반을 위해 Amazon S3에 연결](s3-data-source-connector.md)의 **문서 메타데이터 필드** 섹션을 참조하세요.
메타데이터가 S3 파일에서 가져온 경우 `metadata` 필드의 [DocumentMetadata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentMetadata.html) 객체는 다음 형식이어야 합니다.
```
{
"s3Location": {
"bucketOwnerAccountId": "string",
"uri": "string"
},
"type": "S3_LOCATION"
}
}
```
`bucketOwnerAccountId` 필드에 메타데이터 파일이 포함된 S3 버킷의 소유자와 `uri` 필드에 메타데이터 파일의 S3 URI를 포함합니다.
**주의**
콘텐츠를 인라인으로 정의한 경우 메타데이터를 인라인으로 정의해야 합니다.
### Amazon S3 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 문서 수집
지정한 `dataSourceId`가 S3 데이터 소스에 속하는 경우 `documents` 배열의 각 [KnowledgeBaseDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_KnowledgeBaseDocument.html) 객체에 대한 콘텐츠와 메타데이터를 추가할 수 있습니다.
**참고**
S3 데이터 소스의 경우 S3 위치에서만 콘텐츠 및 메타데이터를 추가할 수 있습니다.
S3에 추가할 S3 문서의 콘텐츠를 [DocumentContent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DocumentContent.html) 객체에 다음 형식으로 추가해야 합니다.
```
{
"dataSourceType": "string",
"s3": {
"s3Location": {
"uri": "string"
}
}
}
```
`bucketOwnerAccountId` 필드에 문서가 포함된 S3 버킷의 소유자와 `uri` 필드에 문서의 S3 URI를 포함합니다.
사용자 지정 데이터 소스에 추가된 문서의 메타데이터는 다음 형식으로 정의할 수 있습니다.
```
{
"s3Location": {
"bucketOwnerAccountId": "string",
"uri": "string"
},
"type": "S3_LOCATION"
}
}
```
**주의**
S3 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 직접 수집하는 문서는 S3 버킷 자체에 추가되지 않습니다. 데이터 소스를 동기화할 경우 제거되거나 덮어쓰지 않도록 이러한 문서를 S3 데이터 소스에도 추가하는 것이 좋습니다.
### 요청 본문의 예
다음 섹션을 지수화하여 `IngestKnowledgeBaseDocuments`의 다양한 사용 사례에 대한 요청 본문을 확인합니다.
#### 사용자 지정 데이터 소스에 사용자 지정 텍스트 문서를 추가하고 수집합니다
다음 예제에서는 사용자 지정 데이터 소스에 하나의 텍스트 문서를 추가하는 방법을 보여줍니다.
```
PUT /knowledgebases/KB12345678/datasources/DS12345678/documents HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"documents": [
{
"content": {
"dataSourceType": "CUSTOM",
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "MyDocument"
},
"inlineContent": {
"textContent": {
"data": "Hello world!"
},
"type": "TEXT"
},
"sourceType": "IN_LINE"
}
}
}
]
}
```
#### 사용자 지정 데이터 소스에 Base64로 인코딩된 문서 추가 및 수집
다음 예제에서는 사용자 지정 데이터 소스에 PDF 문서를 추가하는 방법을 보여줍니다.
```
PUT /knowledgebases/KB12345678/datasources/DS12345678/documents HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"documents": [
{
"content": {
"dataSourceType": "CUSTOM",
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "MyDocument"
},
"inlineContent": {
"byteContent": {
"data": "",
"mimeType": "application/pdf"
},
"type": "BYTE"
},
"sourceType": "IN_LINE"
}
}
}
]
}
```
#### S3 위치의 문서를 사용자 지정 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 추가하고 수집합니다
다음 예제에서는 S3 위치에서 사용자 지정 데이터 소스에 텍스트 문서 하나를 추가하는 방법을 보여줍니다.
```
PUT /knowledgebases/KB12345678/datasources/DS12345678/documents HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"documents": [
{
"content": {
"dataSourceType": "CUSTOM",
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "MyDocument"
},
"s3": {
"s3Location": {
"uri": "amzn-s3-demo-bucket"
}
},
"sourceType": "S3"
}
}
}
]
}
```
#### 사용자 지정 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 인라인 문서 추가 및 인라인 메타데이터 포함
다음 예제는 두 개의 속성을 포함하는 메타데이터와 함께 문서의 사용자 지정 데이터 소스에 대한 인라인 추가를 보여줍니다.
```
PUT /knowledgebases/KB12345678/datasources/DS12345678/documents HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"documents": [
{
"content": {
"dataSourceType": "CUSTOM",
"custom": {
"customDocumentIdentifier": {
"id": "MyDocument"
},
"inlineContent": {
"textContent": {
"data": "Hello world!"
},
"type": "TEXT"
},
"sourceType": "IN_LINE"
}
},
"metadata": {
"inlineAttributes": [
{
"key": "genre",
"value": {
"stringValue": "pop",
"type": "STRING"
}
},
{
"key": "year",
"value": {
"numberValue": 1988,
"type": "NUMBER"
}
}
],
"type": "IN_LINE_ATTRIBUTE"
}
}
]
}
```
#### S3 데이터 소스에 연결된 지식 기반에 문서를 추가하고 이에 대한 메타데이터 포함
다음 예제에서는 S3 데이터 소스에 메타데이터와 함께 문서를 추가하는 방법을 보여줍니다. S3를 통해서만 메타데이터를 포함할 수 있습니다.
```
PUT /knowledgebases/KB12345678/datasources/DS12345678/documents HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"documents": [
{
"content": {
"dataSourceType": "S3",
"s3": {
"s3Location": {
"uri": "amzn-s3-demo-bucket"
}
}
},
"metadata": {
"s3Location": {
"bucketOwnerId": "111122223333",
"uri": "amzn-s3-demo-bucket"
},
"type": "S3_LOCATION"
}
}
]
}
```