bedrock-knowledge-bases
✓RAG(검색 증강 생성)에 대한 Amazon Bedrock 기술 자료. 벡터 저장소로 지식 베이스를 생성하고, S3/web/Confluence/SharePoint에서 데이터를 수집하고, 청크 전략을 구성하고, API 검색 및 생성을 통해 쿼리하고, 세션을 관리합니다. RAG 애플리케이션 구축, 의미론적 검색 구현, 문서 Q&A 시스템 생성, 에이전트와 지식 기반 통합, 정확성을 위한 청크 최적화 또는 기업 지식 쿼리 시 사용합니다.
SKILL.md
Amazon Bedrock Knowledge Bases is a fully managed RAG (Retrieval-Augmented Generation) solution that handles data ingestion, embedding generation, vector storage, retrieval with reranking, source attribution, and session context management.
Best for: Interconnected knowledge domains requiring relationship-aware retrieval
Supported File Types: PDF, TXT, MD, HTML, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX
RAG(검색 증강 생성)에 대한 Amazon Bedrock 기술 자료. 벡터 저장소로 지식 베이스를 생성하고, S3/web/Confluence/SharePoint에서 데이터를 수집하고, 청크 전략을 구성하고, API 검색 및 생성을 통해 쿼리하고, 세션을 관리합니다. RAG 애플리케이션 구축, 의미론적 검색 구현, 문서 Q&A 시스템 생성, 에이전트와 지식 기반 통합, 정확성을 위한 청크 최적화 또는 기업 지식 쿼리 시 사용합니다. 출처: adaptationio/skrillz.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill bedrock-knowledge-bases- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
bedrock-knowledge-bases이란?
RAG(검색 증강 생성)에 대한 Amazon Bedrock 기술 자료. 벡터 저장소로 지식 베이스를 생성하고, S3/web/Confluence/SharePoint에서 데이터를 수집하고, 청크 전략을 구성하고, API 검색 및 생성을 통해 쿼리하고, 세션을 관리합니다. RAG 애플리케이션 구축, 의미론적 검색 구현, 문서 Q&A 시스템 생성, 에이전트와 지식 기반 통합, 정확성을 위한 청크 최적화 또는 기업 지식 쿼리 시 사용합니다. 출처: adaptationio/skrillz.
bedrock-knowledge-bases 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill bedrock-knowledge-bases 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/adaptationio/skrillz
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01