AWS Bedrock과 지식 기반을 활용한 GenAI 앱 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 대상자: AWS 인프라와 GenAI를 활용한 앱 개발을 고려하는 개발자, DevOps 엔지니어
• 난이도: 중급~고급 (AWS 서비스 통합, 벡터 DB 설정, RAG 기술 이해 필요)

핵심 요약

• AWS Bedrock과 지식 기반(Knowledge Base) 결합: retrieval-augmented generation (RAG)을 통해 내부 데이터를 모델에 주입하여 정확한 컨텍스트 기반의 답변 생성 가능
• 핵심 기술 스택: S3 문서 저장, Titan 임베딩 모델, Amazon OpenSearch 또는 Pinecone 벡터 DB 사용
• 실무 적용 예시: Claude 기반 챗봇에 내부 PDF/FAQ 연동하여 지원 문의 처리, Lambda와 API Gateway를 통한 엔드포인트 노출

섹션별 세부 요약

1. 지식 기반의 핵심 기능

• 문서 유형: 구조화/비구조화 데이터(예: 사용자 매뉴얼, 정책 문서)
• 작업 흐름:
• 사용자 질문 → 벡터 DB에서 쿼리 → 상위 K 문서 추출 → 모델 답변 생성
• Cosine similarity 기반 유사도 계산 사용
• 모델 추천: Titan 임베딩 모델 사용 권장

2. 구현 단계

• 1단계: 문서를 S3에 업로드
• 2단계: 문서를 300–500 토큰 단위로 청킹
• 3단계: Amazon OpenSearch 또는 Pinecone 벡터 DB 구성
• 4단계: Bedrock 콘솔에서 지식 기반 생성
• 5단계: Lambda 트리거, API Gateway 엔드포인트 노출, CloudWatch 로그 모니터링

3. 산업별 활용 사례

• 의료: 내부 SOP 기반 의료 정책 질문 답변
• 금융: 규제 가이드라인 기반 모델 학습
• 전자상거래: 고객센터 챗봇에 상황 기반 답변 연동
• 교육: 시험 내용 기반 AI 튜터 개발

결론

• 실무 팁: Titan 임베딩 모델 사용, Cosine similarity 기반 유사도 계산, Lambda와 API Gateway 통합을 통해 실시간 쿼리 처리 가능
• 핵심 성공 요소: 내부 데이터를 벡터 DB에 효율적으로 저장하고, RAG 프로세스를 통해 모델에 동적으로 주입하는 것
• 추천 학습: AWS Bedrock 공식 문서 및 Cloudoku 자격증 시험 예제 참조하여 RAG 구현 연습 필수