Amazon Bedrock를 사용하여 RAG(Retriever, Answerer, Generator) 애플리케이션에서 민감한 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 살펴보자. 이를 위해 민감한 데이터를 식별하고 마스킹하는 두 가지 접근 방식을 살펴볼 것이다. 첫 번째 접근 방식은 Amazon Bedrock 지식 베이스에 데이터를 삽입하기 전에 민감한 데이터를 식별하고 마스킹하는 것에 중점을 둔다. 이를 통해 민감한 정보가 지식 베이스에 저장되기 전에 보호할 수 있다. 두 번째 접근 방식은 민감한 정보에 대한 접근을 관리하기 위한 세밀한 Role-Based Access Control(RBAC) 패턴을 시연한다. 이를 통해 사용자 및 그룹에 대한 세밀한 액세스 제어가 가능하다. 이러한 솔루션은 생성 모델 AI 애플리케이션에서 민감한 데이터를 보호하기 위한 다양한 접근 방식 중 두 가지에 불과하며, 다양한 상황에 따라 적합한 방법을 선택할 수 있다.

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