Build agentic retrieval on a Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with CDK

안개 낀 길을 운전할 때, 앞이 잘 보이지 않으면 불안하고 답답하죠? IT 기술을 접할 때도 비슷한 느낌을 받으실 때가 많을 거예요.

갑자기 복잡한 인공지능 전문 용어가 쏟아지면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 흔히 쓰는 인공지능 검색 방식을 한 단계 더 업그레이드해서, 스스로 생각하고 필요한 정보를 찾아내는 똑똑한 시스템을 아주 쉽게 만드는 방법을 이야기해 보려고 해요. 어렵지 않으니 편하게 따라오세요!

전체 글 정리

1. 기존 검색 방식의 아쉬운 점

• 우리가 흔히 쓰는 방식은 질문을 던지면 딱 한 번 문서를 찾아 모델에게 전달하는 방식이에요.
• 질문의 답이 여러 문서에 흩어져 있거나, 상황에 따라 다른 곳을 봐야 할 때는 엉뚱하거나 반쪽짜리 답변이 나오기 쉽답니다.

2. 스스로 생각하는 에이전트 검색의 등장

• 이번에 소개하는 시스템은 똑똑한 추론 에이전트를 도입해 이 문제를 해결해요.
• 에이전트가 직접 질문을 분석하고, 어떤 지식 창고를 참고해야 할지 판단하며, 필요하다면 여러 번 반복해서 정확한 정보를 찾아낸 뒤 답변을 완성한답니다.

3. 복잡한 설정은 줄이고 관리는 편하게

• 아마존 베드락의 관리형 지식 기반을 활용하면 문서 저장소나 복잡한 색인 작업을 직접 관리할 필요가 없어요.
• 파이썬 기반의 AWS CDK 도구를 사용하면 여러 개의 클라우드 구성 요소와 연결 관계를 명령어 한 번으로 깔끔하게 배포할 수 있답니다.

4. 꼼꼼한 모니터링과 평가 기능

• 스스로 판단하고 움직이는 시스템일수록 실제로 잘 작동하는지 눈으로 확인하는 것이 중요하겠죠?
• 이 시스템은 에이전트가 어떤 경로로 답변을 찾았는지, 속도는 어땠는지 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 평가 기능을 기본으로 함께 제공해요.

이용 방법 / 활용 방안

• 나만의 데이터로 맞춤형 정보 창고 만들기: 제공된 예시 데이터 대신 내 업무 파일이나 자주 보는 문서를 업로드해 두면, 에이전트가 척척 찾아내 답변해 주는 사내 도우미로 활용할 수 있어요.
• 복잡한 분야별로 똑똑하게 분류하기: 금융이나 날씨처럼 성격이 다른 정보들을 각각 분리된 지식 기반으로 등록해 두면, 에이전트가 질문에 맞춰 알맞은 도구를 정확하게 골라 쓰는 똑똑한 모습을 확인할 수 있답니다.

오늘 살펴본 에이전트 검색 시스템처럼, 여러분이라면 이 똑똑한 기능을 일상이나 업무 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?