Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기

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├── raw/
│   └── (원본 문서 파일들)
└── processed/
    └── (전처리된 문서 파일들)

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "bedrock.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::faq-data-source-{Account ID}",
                "arn:aws:s3:::faq-data-source-{Account ID}/*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "aoss:APIAccessAll"
            ],
            "Resource": "arn:aws:aoss:{Region}:{Account ID}:collection/*"
        }
    ]
}

no,service,question,answer
"1","sagemaker","SageMaker 사용 요금은 어떻게 부과되나요?","노트북을 호스팅하고 모델을 훈련하고 예측을 수행하며 출력을 로깅하는 데 사용하는 ML 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터 처리 리소스에 대한 요금이 부과됩니다. SageMaker를 사용할 때는 호스팅된 노트북, 훈련 및 모델 호스팅에 사용되는 인스턴스 수 및 유형을 선택할 수 있습니다. 서비스를 사용하면서 사용한 만큼만 비용을 지불하며 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금 및 Amazon SageMaker 요금 계산기를 참조하세요."
"2","sagemaker","유휴 리소스를 검색하고 중지하여 불필요한 요금을 방지하는 것과 같이 SageMaker 비용을 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?","SageMaker 리소스 사용량을 최적화하는 데 사용할 수 있는 여러 모범 사례가 있습니다. 구성 최적화를 수행하는 것과 관련된 접근 방식이 있고 프로그래밍 방식 솔루션을 제공하는 접근 방식도 있습니다. 이 블로그 게시물에서 시각적 자습서 및 코드 샘플과 함께 이 개념에 대한 전체 가이드를 확인할 수 있습니다."
"3","sagemaker","자체 노트북, 훈련 또는 호스팅 환경이 있는 경우는 어떻게 되나요?","SageMaker는 완전한 전체 워크플로를 제공하지만, SageMaker에서 기존 도구를 계속 사용할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 필요한 대로 SageMaker에서 각 단계의 결과를 손쉽게 송수신할 수 있습니다."
"4","sagemaker","추론 최적화 도구 키트가 무엇인가요?","추론 최적화 도구 키트를 사용하면 최신 추론 최적화 기법을 쉽게 구현하여 Amazon SageMaker에서 최첨단(SOTA) 비용 대비 성능을 달성하는 동시에 몇 개월의 개발자 시간을 절약할 수 있습니다. SageMaker가 제공하는 인기 최적화 기법 메뉴에서 선택하여 최적화 작업을 미리 실행하고, 성능 및 정확도 지표에 대한 모델을 벤치마킹한 다음 추론을 위해 최적화된 모델을 SageMaker 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 도구 키트가 모델 최적화의 모든 측면을 처리하므로 비즈니스 목표에 더 집중할 수 있습니다."
"5","sagemaker","SageMaker에서 공유 공간이란 무엇인가요?","ML 실무자는 팀원이 SageMaker Studio 노트북을 함께 읽고 편집할 수 있는 작업 공간을 만들 수 있습니다. 팀원들은 공유 공간을 사용하여 동일한 노트북 파일을 공동 편집하고, 노트북 코드를 동시에 실행하며, 결과를 함께 검토하여 반복 작업을 줄이고 협업을 간소화할 수 있습니다. 공유 공간에서는 BitBucket 및 AWS CodeCommit과 같은 서비스가 기본적으로 지원되기 때문에 여러 버전의 노트북을 손쉽게 관리하고 변경 사항을 지속적으로 비교할 수 있습니다. 실험 및 ML 모델과 같이 노트북 내에서 생성되는 모든 리소스가 자동으로 저장되고, 생성된 특정 작업 공간에 연결되므로 팀 작업을 보다 체계적으로 유지하고 ML 모델 개발을 가속화할 수 있습니다."
"6","sagemaker","SageMaker Studio 노트북 요금은 어떻게 적용되나요?","Studio IDE에서 SageMaker 노트북을 사용할 때는 컴퓨팅과 스토리지 비용을 모두 지불해야 합니다. 컴퓨팅 인스턴스 유형별 요금은 Amazon SageMaker 요금을 참조하세요. 노트북과 데이터 파일 및 스크립트와 같은 관련 아티팩트는 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)에 보존됩니다. 스토리지 요금은 Amazon EFS 요금을 참조하세요. AWS 프리 티어의 일부로 SageMaker Studio에서 노트북을 무료로 시작할 수 있습니다."
"7","sagemaker","SageMaker Studio 노트북 또는 기타 SageMaker 서비스에 대한 항목별 요금은 어떻게 확인하나요?","관리자는 AWS 빌링 콘솔에서 SageMaker Studio를 포함하여 SageMaker에 대한 항목별 요금 목록을 확인할 수 있습니다. SageMaker용 AWS Management Console의 상단 메뉴에서 ‘서비스’를 선택하고, 검색 상자에 ‘billing(결제)’을 입력하고, 드롭다운 메뉴에서 결제를 선택한 다음 왼쪽 패널에서 ‘청구서’를 선택합니다. Details(세부 정보) 섹션에서 SageMaker를 선택하여 리전 목록을 확장하고 항목별 요금으로 드릴다운할 수 있습니다."
"8","sagemaker","Amazon SageMaker Studio Lab이란 무엇인가요?","SageMaker Studio Lab은 누구나 ML을 배우고 실험할 수 있도록 컴퓨팅, 스토리지(최대 15GB) 및 보안을 모두 무료로 제공하는 무료 기계 학습 개발 환경입니다. 시작하려면 유효한 이메일 ID만 있으면 됩니다. 인프라를 구성하거나 ID 및 액세스를 관리하거나 AWS 계정에 가입할 필요가 없습니다. SageMaker Studio Lab은 GitHub 통합을 통해 모델 구축을 가속화하고 가장 인기 있는 ML 도구, 프레임워크 및 라이브러리로 사전 구성되어 제공되므로 즉시 시작할 수 있습니다. SageMaker Studio Lab은 작업을 자동으로 저장하므로 세션 사이에 다시 시작할 필요가 없습니다. 노트북을 닫았다가 나중에 다시 열고 작업하는 것처럼 쉽습니다."
"9","sagemaker","Amazon SageMaker 절감형 플랜이란 무엇인가요?","SageMaker 절감형 플랜은 1년 또는 3년의 일정 사용량 약정(시간당 USD 요금으로 측정)을 조건으로 SageMaker에서 유연한 사용량 기반 요금 모델을 제공합니다. SageMaker 절감형 플랜은 최대 64%까지 비용을 절감할 수 있는 가장 유연한 요금 모델입니다. 이 요금은 인스턴스 패밀리, 크기 또는 리전과 관계없이 SageMaker Studio 노트북, SageMaker 온디맨드 노트북, SageMaker 처리, SageMaker Data Wrangler, SageMaker 훈련, SageMaker 실시간 추론 및 SageMaker 배치 변환을 포함하여 적격 SageMaker ML 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다. 예를 들어 추론 워크로드를 위해 미국 동부(오하이오)에서 실행되는 CPU 인스턴스 ml.c5.xlarge에서 미국 서부(오레곤)의 ml.Inf1 인스턴스로 언제든지 변경할 수 있으며, 절감형 플랜 요금이 자동으로 계속 적용됩니다."
"10","sagemaker","SageMaker 절감형 플랜을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?","SageMaker 인스턴스 사용량이 일정한 크기이고(시간당 USD 요금으로 측정됨), 여러 SageMaker 구성 요소를 사용하거나 시간이 지남에 따라 기술 구성(예: 인스턴스 패밀리, 리전)이 변경될 것으로 예상되는 경우 SageMaker 절감형 플랜을 사용하면 절감 효과를 극대화하면서 애플리케이션 요구 사항 또는 새로운 혁신에 따라 기본적인 기술 구성을 유연하게 변경할 수 있습니다. 절감형 플랜 요금은 수동으로 수정하지 않고도 모든 적격 기계 학습 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다."

no,service,question,answer,content
"1","sagemaker","SageMaker 사용 요금은 어떻게 부과되나요?","노트북을 호스팅하고 모델을 훈련하고 예측을 수행하며 출력을 로깅하는 데 사용하는 ML 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터 처리 리소스에 대한 요금이 부과됩니다. SageMaker를 사용할 때는 호스팅된 노트북, 훈련 및 모델 호스팅에 사용되는 인스턴스 수 및 유형을 선택할 수 있습니다. 서비스를 사용하면서 사용한 만큼만 비용을 지불하며 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금 및 Amazon SageMaker 요금 계산기를 참조하세요.","no: 1, service: sagemaker, question: SageMaker 사용 요금은 어떻게 부과되나요?, answer: 노트북을 호스팅하고 모델을 훈련하고 예측을 수행하며 출력을 로깅하는 데 사용하는 ML 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터 처리 리소스에 대한 요금이 부과됩니다. SageMaker를 사용할 때는 호스팅된 노트북, 훈련 및 모델 호스팅에 사용되는 인스턴스 수 및 유형을 선택할 수 있습니다. 서비스를 사용하면서 사용한 만큼만 비용을 지불하며 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금 및 Amazon SageMaker 요금 계산기를 참조하세요."
"2","sagemaker","유휴 리소스를 검색하고 중지하여 불필요한 요금을 방지하는 것과 같이 SageMaker 비용을 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?","SageMaker 리소스 사용량을 최적화하는 데 사용할 수 있는 여러 모범 사례가 있습니다. 구성 최적화를 수행하는 것과 관련된 접근 방식이 있고 프로그래밍 방식 솔루션을 제공하는 접근 방식도 있습니다. 이 블로그 게시물에서 시각적 자습서 및 코드 샘플과 함께 이 개념에 대한 전체 가이드를 확인할 수 있습니다.","no: 2, service: sagemaker, question: 유휴 리소스를 검색하고 중지하여 불필요한 요금을 방지하는 것과 같이 SageMaker 비용을 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?, answer: SageMaker 리소스 사용량을 최적화하는 데 사용할 수 있는 여러 모범 사례가 있습니다. 구성 최적화를 수행하는 것과 관련된 접근 방식이 있고 프로그래밍 방식 솔루션을 제공하는 접근 방식도 있습니다. 이 블로그 게시물에서 시각적 자습서 및 코드 샘플과 함께 이 개념에 대한 전체 가이드를 확인할 수 있습니다."
"3","sagemaker","자체 노트북, 훈련 또는 호스팅 환경이 있는 경우는 어떻게 되나요?","SageMaker는 완전한 전체 워크플로를 제공하지만, SageMaker에서 기존 도구를 계속 사용할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 필요한 대로 SageMaker에서 각 단계의 결과를 손쉽게 송수신할 수 있습니다.","no: 3, service: sagemaker, question: 자체 노트북, 훈련 또는 호스팅 환경이 있는 경우는 어떻게 되나요?, answer: SageMaker는 완전한 전체 워크플로를 제공하지만, SageMaker에서 기존 도구를 계속 사용할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 필요한 대로 SageMaker에서 각 단계의 결과를 손쉽게 송수신할 수 있습니다."
"4","sagemaker","추론 최적화 도구 키트가 무엇인가요?","추론 최적화 도구 키트를 사용하면 최신 추론 최적화 기법을 쉽게 구현하여 Amazon SageMaker에서 최첨단(SOTA) 비용 대비 성능을 달성하는 동시에 몇 개월의 개발자 시간을 절약할 수 있습니다. SageMaker가 제공하는 인기 최적화 기법 메뉴에서 선택하여 최적화 작업을 미리 실행하고, 성능 및 정확도 지표에 대한 모델을 벤치마킹한 다음 추론을 위해 최적화된 모델을 SageMaker 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 도구 키트가 모델 최적화의 모든 측면을 처리하므로 비즈니스 목표에 더 집중할 수 있습니다.","no: 4, service: sagemaker, question: 추론 최적화 도구 키트가 무엇인가요?, answer: 추론 최적화 도구 키트를 사용하면 최신 추론 최적화 기법을 쉽게 구현하여 Amazon SageMaker에서 최첨단(SOTA) 비용 대비 성능을 달성하는 동시에 몇 개월의 개발자 시간을 절약할 수 있습니다. SageMaker가 제공하는 인기 최적화 기법 메뉴에서 선택하여 최적화 작업을 미리 실행하고, 성능 및 정확도 지표에 대한 모델을 벤치마킹한 다음 추론을 위해 최적화된 모델을 SageMaker 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 도구 키트가 모델 최적화의 모든 측면을 처리하므로 비즈니스 목표에 더 집중할 수 있습니다."
"5","sagemaker","SageMaker에서 공유 공간이란 무엇인가요?","ML 실무자는 팀원이 SageMaker Studio 노트북을 함께 읽고 편집할 수 있는 작업 공간을 만들 수 있습니다. 팀원들은 공유 공간을 사용하여 동일한 노트북 파일을 공동 편집하고, 노트북 코드를 동시에 실행하며, 결과를 함께 검토하여 반복 작업을 줄이고 협업을 간소화할 수 있습니다. 공유 공간에서는 BitBucket 및 AWS CodeCommit과 같은 서비스가 기본적으로 지원되기 때문에 여러 버전의 노트북을 손쉽게 관리하고 변경 사항을 지속적으로 비교할 수 있습니다. 실험 및 ML 모델과 같이 노트북 내에서 생성되는 모든 리소스가 자동으로 저장되고, 생성된 특정 작업 공간에 연결되므로 팀 작업을 보다 체계적으로 유지하고 ML 모델 개발을 가속화할 수 있습니다.","no: 5, service: sagemaker, question: SageMaker에서 공유 공간이란 무엇인가요?, answer: ML 실무자는 팀원이 SageMaker Studio 노트북을 함께 읽고 편집할 수 있는 작업 공간을 만들 수 있습니다. 팀원들은 공유 공간을 사용하여 동일한 노트북 파일을 공동 편집하고, 노트북 코드를 동시에 실행하며, 결과를 함께 검토하여 반복 작업을 줄이고 협업을 간소화할 수 있습니다. 공유 공간에서는 BitBucket 및 AWS CodeCommit과 같은 서비스가 기본적으로 지원되기 때문에 여러 버전의 노트북을 손쉽게 관리하고 변경 사항을 지속적으로 비교할 수 있습니다. 실험 및 ML 모델과 같이 노트북 내에서 생성되는 모든 리소스가 자동으로 저장되고, 생성된 특정 작업 공간에 연결되므로 팀 작업을 보다 체계적으로 유지하고 ML 모델 개발을 가속화할 수 있습니다."
"6","sagemaker","SageMaker Studio 노트북 요금은 어떻게 적용되나요?","Studio IDE에서 SageMaker 노트북을 사용할 때는 컴퓨팅과 스토리지 비용을 모두 지불해야 합니다. 컴퓨팅 인스턴스 유형별 요금은 Amazon SageMaker 요금을 참조하세요. 노트북과 데이터 파일 및 스크립트와 같은 관련 아티팩트는 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)에 보존됩니다. 스토리지 요금은 Amazon EFS 요금을 참조하세요. AWS 프리 티어의 일부로 SageMaker Studio에서 노트북을 무료로 시작할 수 있습니다.","no: 6, service: sagemaker, question: SageMaker Studio 노트북 요금은 어떻게 적용되나요?, answer: Studio IDE에서 SageMaker 노트북을 사용할 때는 컴퓨팅과 스토리지 비용을 모두 지불해야 합니다. 컴퓨팅 인스턴스 유형별 요금은 Amazon SageMaker 요금을 참조하세요. 노트북과 데이터 파일 및 스크립트와 같은 관련 아티팩트는 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)에 보존됩니다. 스토리지 요금은 Amazon EFS 요금을 참조하세요. AWS 프리 티어의 일부로 SageMaker Studio에서 노트북을 무료로 시작할 수 있습니다."
"7","sagemaker","SageMaker Studio 노트북 또는 기타 SageMaker 서비스에 대한 항목별 요금은 어떻게 확인하나요?","관리자는 AWS 빌링 콘솔에서 SageMaker Studio를 포함하여 SageMaker에 대한 항목별 요금 목록을 확인할 수 있습니다. SageMaker용 AWS Management Console의 상단 메뉴에서 ‘서비스’를 선택하고, 검색 상자에 ‘billing(결제)’을 입력하고, 드롭다운 메뉴에서 결제를 선택한 다음 왼쪽 패널에서 ‘청구서’를 선택합니다. Details(세부 정보) 섹션에서 SageMaker를 선택하여 리전 목록을 확장하고 항목별 요금으로 드릴다운할 수 있습니다.","no: 7, service: sagemaker, question: SageMaker Studio 노트북 또는 기타 SageMaker 서비스에 대한 항목별 요금은 어떻게 확인하나요?, answer: 관리자는 AWS 빌링 콘솔에서 SageMaker Studio를 포함하여 SageMaker에 대한 항목별 요금 목록을 확인할 수 있습니다. SageMaker용 AWS Management Console의 상단 메뉴에서 ‘서비스’를 선택하고, 검색 상자에 ‘billing(결제)’을 입력하고, 드롭다운 메뉴에서 결제를 선택한 다음 왼쪽 패널에서 ‘청구서’를 선택합니다. Details(세부 정보) 섹션에서 SageMaker를 선택하여 리전 목록을 확장하고 항목별 요금으로 드릴다운할 수 있습니다."
"8","sagemaker","Amazon SageMaker Studio Lab이란 무엇인가요?","SageMaker Studio Lab은 누구나 ML을 배우고 실험할 수 있도록 컴퓨팅, 스토리지(최대 15GB) 및 보안을 모두 무료로 제공하는 무료 기계 학습 개발 환경입니다. 시작하려면 유효한 이메일 ID만 있으면 됩니다. 인프라를 구성하거나 ID 및 액세스를 관리하거나 AWS 계정에 가입할 필요가 없습니다. SageMaker Studio Lab은 GitHub 통합을 통해 모델 구축을 가속화하고 가장 인기 있는 ML 도구, 프레임워크 및 라이브러리로 사전 구성되어 제공되므로 즉시 시작할 수 있습니다. SageMaker Studio Lab은 작업을 자동으로 저장하므로 세션 사이에 다시 시작할 필요가 없습니다. 노트북을 닫았다가 나중에 다시 열고 작업하는 것처럼 쉽습니다.","no: 8, service: sagemaker, question: Amazon SageMaker Studio Lab이란 무엇인가요?, answer: SageMaker Studio Lab은 누구나 ML을 배우고 실험할 수 있도록 컴퓨팅, 스토리지(최대 15GB) 및 보안을 모두 무료로 제공하는 무료 기계 학습 개발 환경입니다. 시작하려면 유효한 이메일 ID만 있으면 됩니다. 인프라를 구성하거나 ID 및 액세스를 관리하거나 AWS 계정에 가입할 필요가 없습니다. SageMaker Studio Lab은 GitHub 통합을 통해 모델 구축을 가속화하고 가장 인기 있는 ML 도구, 프레임워크 및 라이브러리로 사전 구성되어 제공되므로 즉시 시작할 수 있습니다. SageMaker Studio Lab은 작업을 자동으로 저장하므로 세션 사이에 다시 시작할 필요가 없습니다. 노트북을 닫았다가 나중에 다시 열고 작업하는 것처럼 쉽습니다."
"9","sagemaker","Amazon SageMaker 절감형 플랜이란 무엇인가요?","SageMaker 절감형 플랜은 1년 또는 3년의 일정 사용량 약정(시간당 USD 요금으로 측정)을 조건으로 SageMaker에서 유연한 사용량 기반 요금 모델을 제공합니다. SageMaker 절감형 플랜은 최대 64%까지 비용을 절감할 수 있는 가장 유연한 요금 모델입니다. 이 요금은 인스턴스 패밀리, 크기 또는 리전과 관계없이 SageMaker Studio 노트북, SageMaker 온디맨드 노트북, SageMaker 처리, SageMaker Data Wrangler, SageMaker 훈련, SageMaker 실시간 추론 및 SageMaker 배치 변환을 포함하여 적격 SageMaker ML 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다. 예를 들어 추론 워크로드를 위해 미국 동부(오하이오)에서 실행되는 CPU 인스턴스 ml.c5.xlarge에서 미국 서부(오레곤)의 ml.Inf1 인스턴스로 언제든지 변경할 수 있으며, 절감형 플랜 요금이 자동으로 계속 적용됩니다.","no: 9, service: sagemaker, question: Amazon SageMaker 절감형 플랜이란 무엇인가요?, answer: SageMaker 절감형 플랜은 1년 또는 3년의 일정 사용량 약정(시간당 USD 요금으로 측정)을 조건으로 SageMaker에서 유연한 사용량 기반 요금 모델을 제공합니다. SageMaker 절감형 플랜은 최대 64%까지 비용을 절감할 수 있는 가장 유연한 요금 모델입니다. 이 요금은 인스턴스 패밀리, 크기 또는 리전과 관계없이 SageMaker Studio 노트북, SageMaker 온디맨드 노트북, SageMaker 처리, SageMaker Data Wrangler, SageMaker 훈련, SageMaker 실시간 추론 및 SageMaker 배치 변환을 포함하여 적격 SageMaker ML 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다. 예를 들어 추론 워크로드를 위해 미국 동부(오하이오)에서 실행되는 CPU 인스턴스 ml.c5.xlarge에서 미국 서부(오레곤)의 ml.Inf1 인스턴스로 언제든지 변경할 수 있으며, 절감형 플랜 요금이 자동으로 계속 적용됩니다."
"10","sagemaker","SageMaker 절감형 플랜을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?","SageMaker 인스턴스 사용량이 일정한 크기이고(시간당 USD 요금으로 측정됨), 여러 SageMaker 구성 요소를 사용하거나 시간이 지남에 따라 기술 구성(예: 인스턴스 패밀리, 리전)이 변경될 것으로 예상되는 경우 SageMaker 절감형 플랜을 사용하면 절감 효과를 극대화하면서 애플리케이션 요구 사항 또는 새로운 혁신에 따라 기본적인 기술 구성을 유연하게 변경할 수 있습니다. 절감형 플랜 요금은 수동으로 수정하지 않고도 모든 적격 기계 학습 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다.","no: 10, service: sagemaker, question: SageMaker 절감형 플랜을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?, answer: SageMaker 인스턴스 사용량이 일정한 크기이고(시간당 USD 요금으로 측정됨), 여러 SageMaker 구성 요소를 사용하거나 시간이 지남에 따라 기술 구성(예: 인스턴스 패밀리, 리전)이 변경될 것으로 예상되는 경우 SageMaker 절감형 플랜을 사용하면 절감 효과를 극대화하면서 애플리케이션 요구 사항 또는 새로운 혁신에 따라 기본적인 기술 구성을 유연하게 변경할 수 있습니다. 절감형 플랜 요금은 수동으로 수정하지 않고도 모든 적격 기계 학습 인스턴스 사용량에 자동으로 적용됩니다."

{
    "metadataAttributes": {
        "language": "ko"
    },
    "documentStructureConfiguration": {
        "type": "RECORD_BASED_STRUCTURE_METADATA",
        "recordBasedStructureMetadata": {
            "contentFields": [
                {
                    "fieldName": "content"
                }
            ],
            "metadataFieldsSpecification": {
                "fieldsToInclude": [
                    {
                        "fieldName": "no"
                    },
                    {
                        "fieldName": "service"
                    },
                    {
                        "fieldName": "question"
                    },
                    {
                        "fieldName": "answer"
                    }
                ]
            }
        }
    }
}

{
    "language": "ko"
}

{
    "no": "1",
    "service": "sagemaker",
    "question": "SageMaker 사용 요금은 어떻게 부과되나요?",
    "answer": "노트북을 호스팅하고 모델을 훈련하고 예측을 수행하며..."
}

SageMaker의 비용 최적화 방법들을 모두 설명해주세요.

SageMaker의 비용 최적화 방법들을 모두 설명해주세요.

no,service,question,answer,content
...(SageMaker FAQ)
"1","glue","AWS Glue는 요금이 어떻게 부과됩니까","AWS Glue 데이터 카탈로그에 저장되어 액세스되는 메타데이터에 대해서는 AWS Glue 데이터 카탈로그 프리 티어를 초과하는 부분에 한해 월별 요금을 지불합니다. 크롤러 실행에 대해서는 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며 최소 시간은 10분입니다. 개발 엔드포인트를 사용하여 ETL 코드를 대화식으로 개발하는 경우, 개발 엔드포인트가 프로비저닝된 시간에 대해 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며 최소 시간은 10분입니다. 또한 ETL 작업에 대해서는 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며, 선택한 Glue 버전에 따라 최소 시간은 1분 또는 10분입니다. 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하세요.","no: 1, service: glue, question: AWS Glue는 요금이 어떻게 부과됩니까, answer: AWS Glue 데이터 카탈로그에 저장되어 액세스되는 메타데이터에 대해서는 AWS Glue 데이터 카탈로그 프리 티어를 초과하는 부분에 한해 월별 요금을 지불합니다. 크롤러 실행에 대해서는 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며 최소 시간은 10분입니다. 개발 엔드포인트를 사용하여 ETL 코드를 대화식으로 개발하는 경우, 개발 엔드포인트가 프로비저닝된 시간에 대해 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며 최소 시간은 10분입니다. 또한 ETL 작업에 대해서는 초 단위로 청구되는 시간당 요금을 지불하며, 선택한 Glue 버전에 따라 최소 시간은 1분 또는 10분입니다. 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하세요."
"2","glue","AWS Glue 작업에 대한 청구는 언제 시작되고 언제 종료됩니까","청구는 작업 실행 일정이 예약되는 대로 시작되고 전체 작업이 완료될 때까지 계속됩니다. AWS Glue에서는 작업이 실행된 시간에 대해서만 비용을 지불하며 환경 프로비저닝이나 가동 중단 시간에 대해서는 지불하지 않습니다.","no: 2, service: glue, question: AWS Glue 작업에 대한 청구는 언제 시작되고 언제 종료됩니까, answer: 청구는 작업 실행 일정이 예약되는 대로 시작되고 전체 작업이 완료될 때까지 계속됩니다. AWS Glue에서는 작업이 실행된 시간에 대해서만 비용을 지불하며 환경 프로비저닝이나 가동 중단 시간에 대해서는 지불하지 않습니다."
"3","glue","AWS Glue DataBrew를 무료로 사용해 볼 수 있습니까","예. AWS 프리 티어 계정에 가입한 다음, AWS Glue DataBrew Management Console에서 무료로 즉시 시작할 수 있습니다. Glue DataBrew를 처음 사용하는 경우 처음 40개의 대화형 세션이 무료입니다. 자세한 내용은 AWS Glue 요금 페이지를 참조하십시오.","no: 3, service: glue, question: AWS Glue DataBrew를 무료로 사용해 볼 수 있습니까, answer: 예. AWS 프리 티어 계정에 가입한 다음, AWS Glue DataBrew Management Console에서 무료로 즉시 시작할 수 있습니다. Glue DataBrew를 처음 사용하는 경우 처음 40개의 대화형 세션이 무료입니다. 자세한 내용은 AWS Glue 요금 페이지를 참조하십시오."
"4","glue","Glue Flex란 무엇인가요","AWS Glue Flex는 긴급하지 않은 데이터 통합 워크로드(예: 사전 프로덕션 작업, 테스트, 데이터 로드 등)의 비용을 최대 35% 절감할 수 있는 탄력적인 실행 작업 클래스입니다. Glue에는 표준 및 유연과 같은 두 가지 작업 실행 클래스가 있습니다. 표준 실행 클래스는 빠른 작업 시작과 전용 리소스를 요구하는 시간에 민감한 워크로드에 적합합니다. 탄력 실행 클래스는 시작 및 완료 시간이 달라질 수 있는 긴급하지 않은 작업에 적합합니다. AWS Glue Flex는 시간에 민감하지 않은 워크로드(예: 야간 배치 ETL 작업, 주말 작업, 일회성 대량 데이터 모으기 작업 등) 비용을 절감할 수 있습니다.","no: 4, service: glue, question: Glue Flex란 무엇인가요, answer: AWS Glue Flex는 긴급하지 않은 데이터 통합 워크로드(예: 사전 프로덕션 작업, 테스트, 데이터 로드 등)의 비용을 최대 35% 절감할 수 있는 탄력적인 실행 작업 클래스입니다. Glue에는 표준 및 유연과 같은 두 가지 작업 실행 클래스가 있습니다. 표준 실행 클래스는 빠른 작업 시작과 전용 리소스를 요구하는 시간에 민감한 워크로드에 적합합니다. 탄력 실행 클래스는 시작 및 완료 시간이 달라질 수 있는 긴급하지 않은 작업에 적합합니다. AWS Glue Flex는 시간에 민감하지 않은 워크로드(예: 야간 배치 ETL 작업, 주말 작업, 일회성 대량 데이터 모으기 작업 등) 비용을 절감할 수 있습니다."
"5","glue","AWS Glue의 표준 및 탄력 실행 클래스는 어떻게 다릅니까","AWS Glue의 표준 및 탄력 실행 클래스의 실행 속성은 서로 다릅니다. 표준 실행 클래스에서 작업은 바로 시작되고 실행 중에 전용 리소스가 제공됩니다. 탄력 실행 클래스 작업은 AWS에서 비전용 컴퓨팅 리소스에서 실행됩니다. 이러한 리소스는 작업 실행 중에 회수 가능하며, 시작 시간과 완료 시간은 상황에 따라 달라집니다. 결과적으로 두 실행 클래스가 적합한 워크로드는 서로 다릅니다. 표준 실행 클래스는 빠른 작업 시작과 전용 리소스를 요구하는 시간에 민감한 워크로드에 적합합니다. 탄력 실행 클래스는 시작 시간 및 완료 시간의 변화가 허용될 수 있는 긴급하지 않은 작업에 더 적합하고 비용이 더 저렴합니다.","no: 5, service: glue, question: AWS Glue의 표준 및 탄력 실행 클래스는 어떻게 다릅니까, answer: AWS Glue의 표준 및 탄력 실행 클래스의 실행 속성은 서로 다릅니다. 표준 실행 클래스에서 작업은 바로 시작되고 실행 중에 전용 리소스가 제공됩니다. 탄력 실행 클래스 작업은 AWS에서 비전용 컴퓨팅 리소스에서 실행됩니다. 이러한 리소스는 작업 실행 중에 회수 가능하며, 시작 시간과 완료 시간은 상황에 따라 달라집니다. 결과적으로 두 실행 클래스가 적합한 워크로드는 서로 다릅니다. 표준 실행 클래스는 빠른 작업 시작과 전용 리소스를 요구하는 시간에 민감한 워크로드에 적합합니다. 탄력 실행 클래스는 시작 시간 및 완료 시간의 변화가 허용될 수 있는 긴급하지 않은 작업에 더 적합하고 비용이 더 저렴합니다."
"6","glue","AWS Glue Flex 탄력 실행 클래스 작업을 시작하려면 어떻게 해야 합니까","탄력 실행 클래스는 Glue Spark 작업에서 사용할 수 있습니다. 탄력 실행 클래스를 사용하려는 경우 'STANDARD'에서 'FLEX'로 실행 클래스 파라미터의 기본 설정을 변경하면 됩니다. Glue Studio 또는 CLI에서 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Glue _사용 설명서_를 참조하세요.","no: 6, service: glue, question: AWS Glue Flex 탄력 실행 클래스 작업을 시작하려면 어떻게 해야 합니까, answer: 탄력 실행 클래스는 Glue Spark 작업에서 사용할 수 있습니다. 탄력 실행 클래스를 사용하려는 경우 'STANDARD'에서 'FLEX'로 실행 클래스 파라미터의 기본 설정을 변경하면 됩니다. Glue Studio 또는 CLI에서 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Glue _사용 설명서_를 참조하세요."
"7","glue","개발 엔드포인트에는 몇 개의 DPU(데이터 처리 유닛)가 할당되어 있습니까","개발 엔드포인트에는 기본적으로 5개의 DPU가 프로비저닝됩니다. 최소 2개의 DPU와 최대 5개의 DPU로 개발 엔드포인트를 구성할 수 있습니다.","no: 7, service: glue, question: 개발 엔드포인트에는 몇 개의 DPU(데이터 처리 유닛)가 할당되어 있습니까, answer: 개발 엔드포인트에는 기본적으로 5개의 DPU가 프로비저닝됩니다. 최소 2개의 DPU와 최대 5개의 DPU로 개발 엔드포인트를 구성할 수 있습니다."
"8","glue","내 AWS Glue ETL 작업 규모와 성능을 조정하려면 어떻게 해야 합니까","ETL 작업에 할당하고자 하는 DPU(데이터 처리 유닛) 수를 지정하기만 하면 됩니다. Glue ETL 작업에는 최소 2개의 DPU가 필요합니다. 기본적으로 AWS Glue는 각 ETL 작업에 10개의 DPU를 할당합니다.","no: 8, service: glue, question: 내 AWS Glue ETL 작업 규모와 성능을 조정하려면 어떻게 해야 합니까, answer: ETL 작업에 할당하고자 하는 DPU(데이터 처리 유닛) 수를 지정하기만 하면 됩니다. Glue ETL 작업에는 최소 2개의 DPU가 필요합니다. 기본적으로 AWS Glue는 각 ETL 작업에 10개의 DPU를 할당합니다."
"9","glue","AWS Glue 스키마 레지스트리란 무엇인가요","AWS Glue의 서버리스 기능인 AWS Glue 스키마 레지스트리를 통해 추가 요금 없이 Apache Avro에 등록 스키마 및 JSON 스키마 데이터 형식을 사용하여 스트리밍 데이터의 변화를 검증하고 제어할 수 있습니다.","no: 9, service: glue, question: AWS Glue 스키마 레지스트리란 무엇인가요, answer: AWS Glue의 서버리스 기능인 AWS Glue 스키마 레지스트리를 통해 추가 요금 없이 Apache Avro에 등록 스키마 및 JSON 스키마 데이터 형식을 사용하여 스트리밍 데이터의 변화를 검증하고 제어할 수 있습니다."
"10","glue","AWS Glue 스키마 레지스터리 사용량을 어떻게 모니터링하나요","AWS CloudWatch 지표는 CloudWatch 프리 티어의 일환으로 사용할 수 있습니다. CloudWatch 콘솔에서 이 지표에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Glue 스키마 레지스트리 사용 설명서를 참조하십시오.","no: 10, service: glue, question: AWS Glue 스키마 레지스터리 사용량을 어떻게 모니터링하나요, answer: AWS CloudWatch 지표는 CloudWatch 프리 티어의 일환으로 사용할 수 있습니다. CloudWatch 콘솔에서 이 지표에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Glue 스키마 레지스트리 사용 설명서를 참조하십시오."

AWS 서비스 비용에 대해 알려주세요

AWS 서비스 비용에 대해 알려주세요

$ aws opensearchserverless list-collections --region <region> --query "collectionSummaries[?id=='<your-collection-id>']"

[
    {
        "arn": "arn:aws:aoss:<region>:<account-id>:collection/<your-collection-id>",
        "id": "<your-collection-id>",
        "name": "faq-collection",
        "status": "ACTIVE"
    }
]

AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK:SageMaker에서 제공하는 다양한 추론 옵션과 각각의 사용 사례를 비교해주세요

AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK:SageMaker의 비용 최적화 방법들을 모두 설명해주세요

AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK:"SageMaker 절감형 플랜을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?"