AWS 기반 영화 추천 챗봇 구축: Bedrock, Lambda, API Gateway 활용 가이드
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이 콘텐츠는 AWS 클라우드 환경에서 LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 영화 추천 및 상세 정보 제공 기능을 갖춘 챗봇을 구축하는 실질적인 방법을 안내합니다. 특히 AWS Bedrock, Lambda, API Gateway, S3, CloudFront, DynamoDB 등 다양한 AWS 서비스를 통합하는 아키텍처 설계 및 구현 과정을 다루고 있어, 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 경험을 쌓고 싶은 프론트엔드 및 백엔드 개발자, 데브옵스 엔지니어에게 큰 도움이 될 것입니다. LLM 기반 챗봇 개발에 대한 실질적인 경험을 쌓고 싶은 모든 개발자에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드
- 핵심 기술: 본 아티클은 AWS Bedrock의 Nova Pro 모델과 Converse API를 활용하여 사용자 프롬프트에 기반한 영화 추천, 영화 상세 정보 제공, 그리고 대화 맥락 유지 기능을 갖춘 챗봇을 구축하는 과정을 상세히 설명합니다.
- 기술적 세부사항:
- 프론트엔드 배포: S3 정적 웹 호스팅, SSL 인증서 발급을 위한 Certificate Manager, CDN 설정을 위한 CloudFront, DNS 설정을 위한 Route 53을 이용한 프론트엔드 배포 방법을 설명합니다.
index.html예시 코드 및 스타일링이 포함되어 있습니다. - API 계층: API Gateway와 Lambda 함수(Python)를 연동하여 백엔드 서비스와 통신하는 API 레이어 구축 방안을 제시합니다.
- 백엔드 서비스: 영화 데이터 및 세션 데이터 저장을 위한 DynamoDB 테이블 설계 및 데이터 적재 스크립트, LLM 모델로 활용될 Bedrock의 Titan Text Embeddings V2와 Nova Pro 모델 소개, 그리고 검색 기능을 위한 EC2 인스턴스에서 실행되는 Elastic Search 컨테이너 구성 요소를 설명합니다.
- 통합 아키텍처: 프론트엔드, API 계층, 백엔드 서비스의 3계층으로 구성된 전체적인 아키텍처를 설계합니다.
- 데이터 관리: Kaggle에서 제공되는 IMDB 영화 데이터셋을 활용하여 DynamoDB에 데이터를 저장하는 Python 스크립트가 포함되어 있습니다.
- 프론트엔드 배포: S3 정적 웹 호스팅, SSL 인증서 발급을 위한 Certificate Manager, CDN 설정을 위한 CloudFront, DNS 설정을 위한 Route 53을 이용한 프론트엔드 배포 방법을 설명합니다.
- 개발 임팩트: AWS의 다양한 관리형 서비스를 활용하여 확장 가능하고 효율적인 챗봇 애플리케이션을 구축하는 실무 경험을 제공합니다. 특히 LLM을 실제 서비스에 통합하는 방법을 익힐 수 있습니다.
- 커뮤니티 반응: 해당 글은 개발자 커뮤니티에서 LLM 기반 챗봇 개발에 대한 실질적인 가이드로 활용될 것으로 예상됩니다.
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