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MLOps·개발도구

이스카이펫, Bedrock 지식베이스로 사내 지식 통합

AWS ML Blog·2026-10-22영문 원문

요약

반려동물 기업 이스카이펫은 스페인·포르투갈·프랑스 3개국, 4개 언어로 흩어진 수백 건의 SharePoint 문서 때문에 직원들이 정책이나 절차를 찾는 데 오래 걸리는 문제를 겪었다. 회사는 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases를 도입해 벡터DB·임베딩·수집 파이프라인을 직접 운영하지 않고도 SharePoint 문서를 그대로 연결하는 RAG 기반 사내 지식 어시스턴트를 구축했다. 하이브리드 검색과 재랭킹, 문서별 권한 제어를 적용해 직원이 읽을 수 있는 문서 내에서만 답변하고 출처를 인용한다. 매장용 프런트엔드부터 AWS 아키텍처와 배포까지 전체 솔루션은 Claude Haiku 4.5를 사용하는 개발 환경 Kiro로 구축했다.

큐레이터 노트

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벡터DB·임베딩 파이프라인을 직접 운영하지 않는 완전관리형 RAG가 다국어·다국가 기업 지식 검색의 진입장벽을 낮추는 사례다.

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임베딩
텍스트, 이미지 같은 데이터를 의미적으로 비슷할수록 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이도록 고정된 길이의 숫자 벡터로 변환한 것을 말한다.

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