Advanced RAG 사전 검색

from strands import Agent, tool
from strands.models import BedrockModel

model = BedrockModel(model_id="us.anthropic.claude-sonnet-4-6")

REWRITE_PROMPT = """사용자 질문을 검색에 최적화된 쿼리로 변환하세요.
- 구어체를 공식 용어로, 대명사를 구체적 명사로
- 검색 키워드만 출력 (설명 없이)"""

# 재작성 에이전트를 도구로 — 출력 텍스트는 str(result)로 추출
@tool
def rewrite_query(query: str) -> str:
    """사용자 질문을 검색 최적 쿼리로 변환합니다."""
    rewriter = Agent(model=model, system_prompt=REWRITE_PROMPT)
    return str(rewriter(query))

# "해약하면 돈 내야 해?" → "예약 취소 수수료 정책"

import boto3
bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

# 1단계 — 가상 답변 생성 (정확할 필요 없음, 형식만 문서와 닮으면 됨)
def hypothetical_answer(query: str) -> str:
    response = bedrock.converse(
        modelId="us.anthropic.claude-sonnet-4-6",
        messages=[{"role": "user", "content": [
            {"text": f"다음 질문에 상세히 답변하세요 (부정확해도 됩니다): {query}"}]}],
        inferenceConfig={"maxTokens": 200, "temperature": 0},
    )
    return response["output"]["message"]["content"][0]["text"]

# 2단계 — 질문 대신 가상 답변의 임베딩으로 벡터 검색
docs = vector_search(embed(hypothetical_answer("이탈리안 코스 가격?")))