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# Amazon Bedrock Knowledge Bases를 사용하여 데이터 소스에서 정보 검색
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지식 기반을 설정한 후 애플리케이션을 설정하여 해당 지식 기반의 데이터 소스를 쿼리할 수 있습니다. 지식 기반을 쿼리하려면 다음 API 작업을 활용할 수 있습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html) - 쿼리와 가장 관련성이 높은 데이터에서 소스 청크 또는 이미지를 검색하고 응답에서 이를 배열로 반환합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html) - Amazon Bedrock의 [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) 작업과 `Retrieve`를 조인하여 쿼리와 가장 관련성이 높은 데이터에서 소스 청크를 검색하고 자연어 응답을 생성합니다. 데이터의 특정 소스 청크에 대한 인용을 포함합니다. 데이터 소스에 시각적 요소가 포함된 경우 모델은 텍스트 응답을 생성할 때 이러한 이미지의 인사이트를 활용하고 이미지에 대한 소스 속성을 제공합니다.
+ [GenerateQuery](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_GenerateQuery.html) - 자연어 사용자 쿼리를 구조화된 데이터 스토어에 적합한 형식의 쿼리로 변환합니다.

`RetrieveAndGenerate` 작업은 기본적으로 `GenerateQuery`(지식 기반이 구조화된 데이터 스토어에 연결된 경우) `Retrieve` 및 `InvokeModel`을 사용하여 전체 RAG 프로세스를 수행하는 결합된 작업입니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases는 `Retrieve` 작업에 대한 액세스 권한도 제공하므로 RAG의 단계를 분리하여 특정 사용 사례에 맞게 사용자 지정할 수 있는 유연성이 있습니다.

`Retrieve` 또는 `RetrieveAndGenerate`를 사용할 때 [순위 변경 모델](rerank.md)을 사용하여 쿼리 중에 검색된 문서의 관련성 순위를 다시 매길 수도 있습니다.

지식 기반을 쿼리할 때 이러한 API 작업을 사용하는 방법을 알아보려면 [쿼리 및 응답을 사용하여 지식 기반 테스트](knowledge-base-test.md) 섹션을 참조하세요.