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# Amazon Q Business
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[Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html)는 질문에 답변하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 작업을 완료하도록 구성할 수 있는 완전 관리형 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이를 통해 최종 사용자는 인용을 사용하여 엔터프라이즈 데이터 소스로부터 권한 인식 응답을 즉시 받을 수 있습니다.

## 주요 기능
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Amazon Q Business의 다음 기능은 프로덕션급 RAG 기반 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
+ **내장 커넥터** - Amazon Q Business는 , Adobe Experience Manager (AEM), 및 용 커넥터와 같은 40개 이상의 커넥터 유형을 지원합니다SalesforceJiraMicrosoft SharePoint. 전체 목록은 [지원되는 커넥터를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/connectors-list.html). 지원되지 않는 커넥터가 필요한 경우 [Amazon AppFlow](https://docs.aws.amazon.com/appflow/latest/userguide/what-is-appflow.html)를 사용하여 데이터 소스에서 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)로 데이터를 가져온 다음 Amazon Q Business를 Amazon S3 버킷에 연결할 수 있습니다. Amazon AppFlow에서 지원하는 데이터 소스의 전체 목록은 [지원되는 애플리케이션을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/appflow/latest/userguide/app-specific.html).
+ **기본 제공 인덱싱 파이프라인** - Amazon Q Business는 벡터 데이터베이스의 데이터를 인덱싱하기 위한 기본 제공 파이프라인을 제공합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 인덱싱 파이프라인에 대한 사전 처리 로직을 추가할 수 있습니다.
+ **인덱스 옵션** - Amazon Q Business에서 네이티브 인덱스를 생성하고 프로비저닝할 수 있으며 Amazon Q Business 리트리버를 사용하여 해당 인덱스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 또는 미리 구성된 Amazon Kendra 인덱스를 리트리버로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Q Business 애플리케이션을 위한 리트리버 생성을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/select-retriever.html).
+ **파운데이션 모델** - Amazon Q Business는 Amazon Bedrock에서 지원되는 파운데이션 모델을 사용합니다. 전체 목록은 [Amazon Bedrock에서 지원되는 파운데이션 모델을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html).
+ **플러그인** - Amazon Q Business는에서 티켓 정보 및 티켓 생성을 요약하는 자동화된 방법과 같이 플러그인을 사용하여 대상 시스템과 통합할 수 있는 기능을 제공합니다Jira. 플러그인이 구성되면 플러그인은 최종 사용자 생산성을 높이는 데 도움이 되는 읽기 및 쓰기 작업을 지원할 수 있습니다. Amazon Q Business는 [내장 플러그인](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/built-in-plugin.html)과 [사용자 지정 플러그인이라는 두 가지 유형의 플러그인을](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/custom-plugin.html) 지원합니다.
+ **가드레일** - Amazon Q Business는 글로벌 제어 및 주제 수준 제어를 지원합니다. 예를 들어 이러한 제어는 프롬프트에서 개인 식별 정보(PII), 침해 또는 민감한 정보를 탐지할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Q Business의 관리자 제어 및 가드레일을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/guardrails.html).
+ **자격 증명 관리** - Amazon Q Business를 사용하면 RAG 기반 생성형 AI 애플리케이션에 대한 사용자 및 사용자의 액세스를 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Q Business의 자격 증명 및 액세스 관리를](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/security-iam.html) 참조하세요. 또한 Amazon Q Business 커넥터는 문서 자체와 함께 문서에 연결된 액세스 제어 목록(ACL) 정보를 인덱싱합니다. 그런 다음 Amazon Q Business는 Amazon Q Business 사용자 스토어에 인덱싱한 ACL 정보를 저장하여 사용자 및 그룹 매핑을 생성하고 최종 사용자의 문서 액세스를 기반으로 채팅 응답을 필터링합니다. 자세한 내용은 [데이터 소스 커넥터 개념](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/connector-concepts.html)을 참조하세요.
+ **문서 보강** - 문서 보강 기능을 사용하면 인덱스에 수집되는 **** 문서 및 문서 속성과 수집 **방식을** 모두 제어할 수 있습니다. 이는 두 가지 접근 방식을 통해 수행할 수 있습니다.
  + **기본 작업 구성 **- 기본 작업을 사용하여 데이터에서 문서 속성을 추가, 업데이트 또는 삭제합니다. 예를 들어 PII와 관련된 문서 속성을 삭제하도록 선택하여 PII 데이터를 스크러빙할 수 있습니다.
  + **Lambda 함수 구성 **- 사전 구성된 Lambda 함수를 사용하여 데이터에 대해 보다 사용자 지정된 고급 문서 속성 조작 로직을 수행합니다. 예를 들어, 엔터프라이즈 데이터는 스캔된 이미지로 저장될 수 있습니다. 이 경우 Lambda 함수를 사용하여 스캔한 문서에서 광학 문자 인식(OCR)을 실행하여 해당 문서에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 그 후 스캔한 각 문서는 수집 중에 텍스트 문서로 처리됩니다. 마지막으로 채팅 중에 Amazon Q는 응답을 생성할 때 스캔한 문서에서 추출한 텍스트 데이터를 고려합니다.

  솔루션을 구현할 때 두 문서 보강 접근 방식을 모두 결합하도록 선택할 수 있습니다. 기본 작업을 사용하여 데이터의 첫 번째 구문 분석을 수행한 다음 Lambda 함수를 사용하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Q Business의 문서 보강](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/custom-document-enrichment.html)을 참조하세요.
+ **통합** - Amazon Q Business 애플리케이션을 생성한 후 Slack 또는와 같은 다른 애플리케이션에 통합할 수 있습니다Microsoft Teams. 예를 들어 [Amazon Q BusinessforAmazon Slack 게이트웨이 배포](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-a-slack-gateway-for-amazon-q-your-business-expert/) 및 [Amazon Q Business용 Microsoft Teams 게이트웨이 배포](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-a-microsoft-teams-gateway-for-amazon-q-your-business-expert/)(AWS 블로그 게시물)를 참조하세요.

## 최종 사용자 사용자 지정
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Amazon Q Business는 조직의 데이터 소스 및 인덱스에 저장되지 않을 수 있는 문서 업로드를 지원합니다. 업로드된 문서는 저장되지 않습니다. 문서가 업로드되는 대화에만 사용할 수 있습니다. Amazon Q Business는 업로드를 위한 특정 문서 유형을 지원합니다. 자세한 내용은 [Amazon Q Business에서 파일 및 채팅 업로드](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/upload-chat-files.html)를 참조하세요.

Amazon Q Business에는 [문서 속성별 필터링](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/metadata-filtering.html) 기능이 포함되어 있습니다. 관리자와 최종 사용자 모두이 기능을 사용할 수 있습니다. 관리자는 속성을 사용하여 최종 사용자의 채팅 응답을 사용자 지정하고 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 소스 유형이 문서에 연결된 속성인 경우 채팅 응답을 특정 데이터 소스에서만 생성하도록 지정할 수 있습니다. 또는 최종 사용자가 선택한 속성 필터를 사용하여 채팅 응답 범위를 제한하도록 허용할 수 있습니다.

최종 사용자는 광범위한 [Amazon Q Business 애플리케이션 환경 내에서 특별히 구축된 경량 Amazon Q Apps](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/purpose-built-qapps.html)를 생성할 수 있습니다. Amazon Q 앱을 사용하면 마케팅 팀을 위해 특별히 구축된 앱과 같은 특정 도메인에 대한 태스크 자동화를 수행할 수 있습니다.