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# 멀티모달 지식 기반 테스트 및 쿼리
<a name="kb-multimodal-test-and-query"></a>

멀티모달 콘텐츠를 수집한 후 콘솔 또는 API를 사용하여 지식 기반을 테스트하고 쿼리할 수 있습니다. 사용 가능한 쿼리 유형은 선택한 처리 접근 방식에 따라 다릅니다.

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#### [ Console ]

**콘솔에서 지식 기반을 테스트하려면**

1. 지식 기반 세부 정보 페이지에서 **지식 기반 테스트** 섹션으로 스크롤합니다.

1. 쿼리 유형을 선택합니다.
   + **표준 검색만 해당:** 단일 지식 기반에서 데이터 소스의 정보를 쿼리하고 검색합니다.
   + **검색 및 응답 생성:** 파운데이션 모델을 사용하여 단일 지식 기반을 쿼리하고 검색된 결과를 기반으로 응답을 생성합니다.
**참고**  
멀티모달 콘텐츠가 있는 경우 검색 및 응답 생성에 BDA 구문 분석기를 사용해야 합니다.

1. 필요에 따라 추가 옵션을 구성합니다.
   + **소스 청크:** 반환할 최대 소스 청크 수 지정
   + **검색 유형:** 쿼리 전략을 사용자 지정하려면 검색 유형을 선택합니다.
   + **메타데이터 필터:** 필터를 적용하여 검색 결과 좁히기
   + **가드레일:** 기존 가드레일을 선택하거나 새 가드레일을 생성합니다.

1. 텍스트 쿼리를 입력하거나 이미지를 업로드하여(Nova 멀티모달 임베딩만 해당) 멀티모달 콘텐츠를 검색합니다. 첨부 파일 버튼을 사용하여 시각적 유사성 검색을 위한 이미지를 업로드합니다.

1. 다음을 포함한 결과를 검토합니다.
   + 관련성 점수가 있는 검색된 콘텐츠 청크
   + 소스 파일 참조 및 타임스탬프(오디오/비디오용)
   + 파일 유형 및 처리 정보를 포함한 메타데이터
   + 멀티미디어 콘텐츠의 경우 검색된 타임스탬프를 기반으로 자동 세그먼트 위치가 있는 재생 제어

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#### [ API ]

다음 예제에서는 Amazon Bedrock Agent 런타임 API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 멀티모달 지식 기반을 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

**텍스트 쿼리 예제**  
텍스트 입력을 사용하여 검색합니다.

```
aws bedrock-agent-runtime retrieve \
--knowledge-base-id <knowledge-base-id> \
--retrieval-query text="robot automation in manufacturing"
```

**이미지 쿼리 예제(Nova 멀티모달 임베딩만 해당)**  
업로드된 이미지를 사용하여 검색합니다.

```
{
    "knowledgeBaseId": "<knowledge-base-id>",
    "retrievalQuery": {
        "imageQuery": {
            "inlineContent": {
                "mimeType": "image/jpeg",
                "data": "<base64-encoded-image>"
            }
        }
    }
}
```

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## 지원되는 쿼리 유형
<a name="kb-multimodal-query-types"></a>

**텍스트 쿼리**  
Nova 멀티모달 임베딩과 BDA 접근 방식 모두에서 지원됩니다. 자연어 텍스트를 사용하여 검색하여 모든 미디어 유형에서 관련 콘텐츠를 찾습니다.

**이미지 쿼리**  
Nova 멀티모달 임베딩에서만 지원됩니다. 이미지를 업로드하여 지식 기반에서 시각적으로 유사한 콘텐츠를 찾습니다.

## 응답 메타데이터 이해
<a name="kb-multimodal-response-metadata"></a>

멀티모달 쿼리 응답에는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 추가 메타데이터가 포함됩니다.

**소스 어트리뷰션**  
안정적인 액세스를 위한 원본 파일 위치(sourceUri) 및 멀티모달 스토리지 위치(supplementalUri)

**임시 메타데이터**  
오디오 및 비디오 세그먼트의 시작 및 종료 타임스탬프를 통해 관련 콘텐츠에 대한 정확한 탐색 가능

**콘텐츠 유형 정보**  
애플리케이션이 다양한 콘텐츠 유형을 적절하게 처리하는 데 도움이 되는 파일 형식, 처리 방법 및 양식 표시기

**벡터 데이터베이스 메타데이터 구조**  
멀티모달 콘텐츠가 처리되고 저장되면 벡터 데이터베이스에 다음 메타데이터 구조가 사용됩니다.
+ **텍스트 필드:** Nova Multimodal Embeddings로 처리된 멀티미디어 파일의 경우 콘텐츠가 텍스트가 아닌 네이티브 멀티미디어로 포함되므로이 필드에는 빈 문자열이 포함됩니다.
+ **메타데이터 필드:** 소스 세부 정보 및 관련 콘텐츠 참조를 포함한 구조화된 정보를 포함합니다.

  ```
  {
    "source": {
      "sourceType": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://source-bucket/path/to/file.mp4"
      }
    },
    "relatedContent": [{
      "type": "S3",
      "s3Location": {
        "uri": "s3://multimodal-storage-bucket/processed/file.mp4"
      }
    }]
  }
  ```
+ **자동 생성된 필드:** 필터링 및 식별을 위한 추가 필드:
  + `x-amz-bedrock-kb-source-uri`: 필터링 작업을 위한 원본 소스 URI
  + `x-amz-bedrock-kb-data-source-id`: 콘텐츠 오리진을 추적하기 위한 데이터 소스 식별자
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-start-time-in-millis`: 오디오 및 비디오 세그먼트의 타임스탬프를 밀리초 단위로 시작
  + `x-amz-bedrock-kb-chunk-end-time-in-millis`: 오디오 및 비디오 세그먼트의 타임스탬프를 밀리초 단위로 종료
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-mime-type`: 소스 파일의 MIME 유형
  + `x-amz-bedrock-kb-source-file-modality`: 소스 파일의 형식(TEXT, IMAGE, AUDIO, VIDEO)

**중요**  
애플리케이션은 제공된 타임스탬프를 사용하여 오디오 및 비디오 파일에서 특정 세그먼트를 추출하고 재생해야 합니다. 지식 기반은 사전 분할된 클립이 아닌 전체 파일에 대한 참조를 반환합니다.