기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Bedrock에서 순위 재지정 모델 사용 순위 재지정 모델을 직접 사용하거나 지식 기반 쿼리 중에 결과를 검색하는 동안 사용할 수 있습니다. 원하는 방법의 탭을 선택한 후 다음 단계를 따릅니다. ------ #### [ Console ] 에서 직접 리랭커 모델을 사용할 수는 AWS Management Console없지만 다음을 수행하여 지식 기반을 쿼리할 때 리랭커 모델을 사용할 수 있습니다. 1. 지식 기반을 쿼리할 때 ![Icon showing three horizontal sliders at different positions for adjusting settings.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/images/icons/configurations.png) 아이콘을 선택하여 **구성** 창을 엽니다. 1. **순위 재지정** 섹션을 확장합니다. 1. **모델 선택**을 선택하여 순위 재지정 모델을 선택합니다. 1. Amazon Bedrock 지식 기반 서비스 역할에 [순위 재지정 모델을 사용할 수 있는 권한](rerank-prereq.md)이 없는 경우 **서비스 역할 업데이트**를 선택하여 적절한 권한으로 역할을 수정합니다. 1. (선택 사항) **추가 순위 재지정 옵션** 섹션에서 필요한 옵션을 수정합니다. 1. 새 프롬프트를 입력하고 **실행**을 선택합니다. 응답은 순위 재지정 모델을 적용한 후의 결과입니다. 지식 기반 쿼리 수행에 대한 자세한 지침은 [지식 기반 쿼리 및 데이터 검색](kb-test-retrieve.md) 및 [지식 기반 쿼리 및 검색된 데이터를 기반으로 응답 생성](kb-test-retrieve-generate.md) 섹션을 참조하세요. ------ #### [ API ] 지식 기반 쿼리 중에 순위 재지정 모델을 사용하는 방법에 대한 지침은 [지식 기반 쿼리 및 데이터 검색](kb-test-retrieve.md) 및 [지식 기반 쿼리 및 검색된 데이터를 기반으로 응답 생성](kb-test-retrieve-generate.md) 섹션을 참조하세요. Amazon Bedrock API에서 직접 순위 재지정 모델을 사용하려면 [Amazon Bedrock Agents 런타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-rt)를 사용하여 [순위 재지정](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_Rerank.html) 요청을 보냅니다. 필수 필드는 다음과 같습니다. **** | Field | 기본 설명 | | --- | --- | | 쿼리 | [RerankQuery](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankQuery.html) 객체 하나의 배열입니다. TEXT를 type으로 지정하고 textQuery 필드에 쿼리를 포함합니다. | | 소스 | 순위 재지정 모델에 제출할 [RerankSource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankSource.html) 객체의 배열입니다. 각 RerankSource에 대해 INLINE를 type으로 지정하고 inlineDocumentSource 필드에 [RerankDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankDocument.html) 객체를 포함합니다. RerankDocument에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하세요. | | rerankingConfiguration | 사용할 순위 재지정 모델의 Amazon 리소스 이름(ARN)과 순위 재지정 경 후 반환할 결과 수, 선택적으로 모델에 대한 추론 구성을 포함합니다. 추가 모델 구성을 키-값 페어로 지정합니다. 자세한 내용은 Cohere 설명서 웹 사이트에서 [순위 재지정](https://docs.cohere.com/reference/rerank)을 참조하세요. | 다음 필드는 선택 사항입니다. **** | Field | 사용 사례: | | --- | --- | | nextToken | 다음 결과 배치를 제공하기 위해 포함할 수 있는 이전 응답에서 반환된 토큰입니다. | 포함하는 `RerankSource` 객체의 형식은 문서의 형식에 따라 다릅니다. 다양한 `RerankSource` 유형의 형식을 보려면 문서 형식에 해당하는 탭을 선택합니다. ------ #### [ String ] 문서가 문자열인 경우 [RerankDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankDocument.html) 객체의 `type` 필드 값을 `TEXT`로 지정하고 `text` 필드에 문서를 포함합니다. 예제: ``` { "inlineDocumentSource": { "textDocument": { "text": "string" }, "type": "TEXT" }, "type": "INLINE" } ``` ------ #### [ JSON object ] 문서가 JSON 객체인 경우 [RerankDocument](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankDocument.html) 객체의 `type` 필드 값을 `JSON`으로 지정하고 `jsonDocument` 필드에 문서를 포함합니다. 예제: ``` { "inlineDocumentSource": { "jsonDocument": JSON value, "type": "JSON" }, "type": "INLINE" } ``` ------ `Rerank` 요청에 대한 응답은 `results` 필드에 [RerankResult](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_RerankResult.html) 객체 목록을 반환합니다. 각 객체는 다음 필드를 포함합니다. + `document` - 제출한 문서에 대한 정보를 포함합니다. + `relevanceScore` - 순위 재지정 모델에서 할당한 문서의 관련성 점수입니다. + `index` - 목록의 다른 문서와 비교한 문서의 순위를 나타냅니다. 점수가 낮을수록 순위가 높아집니다. 표시할 결과가 너무 많으면 응답은 `nextToken` 필드에 값을 반환합니다. 이 경우 다음 결과 배치를 보려면 후속 요청에 해당 토큰을 포함합니다. **코드 예제** 다음 예제에서는 AWS SDKs를 사용하여 Rerank API를 호출하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Python ] ``` import boto3 client = boto3.client('bedrock-agent-runtime', region_name='us-east-1') response = client.rerank( queries=[{ 'type': 'TEXT', 'textQuery': {'text': 'What is Amazon Bedrock?'} }], sources=[ { 'type': 'INLINE', 'inlineDocumentSource': { 'type': 'TEXT', 'textDocument': {'text': 'Amazon Bedrock is a fully managed service for foundation models.'} } }, { 'type': 'INLINE', 'inlineDocumentSource': { 'type': 'TEXT', 'textDocument': {'text': 'Amazon S3 is an object storage service.'} } } ], rerankingConfiguration={ 'type': 'BEDROCK_RERANKING_MODEL', 'bedrockRerankingConfiguration': { 'modelConfiguration': { 'modelArn': 'arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/cohere.rerank-v3-5:0' }, 'numberOfResults': 2 } } ) for result in response['results']: print(f'Index: {result["index"]}, Score: {result["relevanceScore"]}') ``` ------ #### [ Node.js ] ``` import { BedrockAgentRuntimeClient, RerankCommand } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent-runtime"; const client = new BedrockAgentRuntimeClient({ region: "us-east-1" }); const response = await client.send(new RerankCommand({ queries: [{ type: "TEXT", textQuery: { text: "What is Amazon Bedrock?" } }], sources: [ { type: "INLINE", inlineDocumentSource: { type: "TEXT", textDocument: { text: "Amazon Bedrock is a fully managed service for foundation models." } } }, { type: "INLINE", inlineDocumentSource: { type: "TEXT", textDocument: { text: "Amazon S3 is an object storage service." } } } ], rerankingConfiguration: { type: "BEDROCK_RERANKING_MODEL", bedrockRerankingConfiguration: { modelConfiguration: { modelArn: "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/cohere.rerank-v3-5:0" }, numberOfResults: 2 } } })); for (const result of response.results) { console.log(`Index: ${result.index}, Score: ${result.relevanceScore}`); } ``` ------ ------