AWS에서 제공하는 서버리스(serverless) 생성형 AI 플랫폼으로, 다양한 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 API 형태로 손쉽게 사용할 수 있도록 해준다. 사용자는 인프라를 직접 관리하지 않고도 챗봇, 요약, 분류, 검색, RAG 등 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있는 서비스가 바로 아마존 베드락(Bedrock) 이다.
이 아마존 베드락은 2023년에 처음 출시되었으며, 2024년 10월 2일부터 국내에서 서울 리전으로 사용 가능해졌다. 주로 사내 문서 기반 질의 응답 시스템 (RAG), 고객 상담 자동화 봇, 계약서 요약 및 분류 시스템
특히, 사용자가 고성능의 다양한 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델에 쉽게 접근할 수 있다. 그동안 아마존 베드락 서비스에 대해 익히 소식을 듣고 있었지만 어떠한 개념이고, 무엇을 할 수 있는 지, 대략적으로 알았지만 정리할 기회가 없어서 오늘은 이에 대해 정리해 보겠다.
1. 베드락 서비스의 기능
| 기능 |
설명 |
| LLM 추론 API |
Anthropic Claude, Meta Llama, Cohere, AI21, Amazon Titan 등 다양한 모델 제공 |
| RAG 구성 |
벡터 DB, Embedding, 검색 → LLM 연계로 문서 기반 QA 구현 |
| 시각적 워크플로우 (Bedrock Flow) |
LLM 활용 파이프라인을 드래그 앤 드롭으로 설계 |
| 프롬프트 관리 |
Prompt Template 및 버전 관리 기능 |
| 보안 & 권한 관리 |
IAM, VPC, KMS 연동 등 기업용 보안 제어 |
| 서버리스 & 비용 최적화 |
인프라 관리 없이 API 호출만으로 비용 청구 |
2. 베드락 주요 컴포넌트
| 구성 요소 |
설명 |
| Foundational Models (FM) |
Claude, Mistral, Meta Llama, Cohere 등 다양한 LLM 선택 가능 |
| Model Invocation API |
프롬프트를 API로 전송해 응답 받는 추론 엔드포인트 |
| Agents for Bedrock |
Tool-Using Agent 시스템 지원 (예: API 호출, DB 검색 등) |
| Knowledge Bases |
S3에 저장된 문서 → Embedding → 벡터 검색 → LLM 응답 |
| Prompt Management |
프롬프트 템플릿 및 버전 관리 (기업 내 협업 기능) |
| Bedrock Flow |
시각적 워크플로우 설계 도구 (노코드) |
3. 베드락 서비스에서 지원하는 모델
| 제공 모델 |
제공사 |
| Claude 3 시리즈 |
Anthropic. Claude 3.5 Sonnet: 대규모 텍스트 생성에 사용. Claude 3 Haiku: 간단한 작업을 위한 경량 NLP 모델 |
| Mistral 7B / Mixtral |
Mistral |
| Llama 3 |
Meta |
| Command R / R+ |
Cohere |
| Jurassic-2 |
AI21 Labs |
| Titan Text/Image |
Amazon 자체 모델. 의미 분석에 특화. |
4. 베드락 서비스의 장점
| 장점 |
설명 |
| 모델 선택 자유도 |
다양한 기업의 최신 모델을 하나의 API로 이용. 복잡한 인프라 관리 없이 높은 성능의 AI 모델을 쉽게 통합 |
| 서버리스 |
모델 호스팅 불필요, 인프라 자동 관리. 별도의 서버 관리가 필요 없어 개발자는 애플리케이션 로직에 집중함. |
| 기업 친화적 |
IAM, 보안, 모니터링, 결제 통합 |
| 통합형 워크플로우 |
프롬프트 설계부터 배포까지 AWS 안에서 가능 |
| 비용 효율성 |
사용자는 모델에 따라 요금을 지불할 수 있으며, 온디맨드 방식으로 필요한 만큼만 사용 |
| 보안 및 프라이버시 |
요청 및 응답 데이터는 암호화되며, IAM 정책을 통한 권한 제어가 가능 |
5. 베드락 서비스의 단점
- 비용 발생 불확실성: 사용량에 따라 비용이 달라질 수 있어 예측하기 어려운 경향이 있음
- 모델 선택의 어려움: 다양한 모델 중에서 어떤 것을 선택해야할지 고민할 수 있습니다. 잘못된 모델 선택이 비효율성을 야기할 수 있음
- 개발자 전문성 필요: 초기 설정이나 복잡한 기능을 사용하는 데 있어 일부 기술적 전문성이 요구됨
6. 결론
- Amazon Bedrock은 AWS의 생성형 AI 서비스로, 쉽게 다양한 AI 모델을 사용할 수 있는 혜택을 제공함.
- 기능 저항성이 뛰어나고 비용 효율적인 서버리스 구조를 통해 기업들이 AI를 손쉽게 통합할 수 있음.
- 불확실한 비용 구조와 모델 선택의 어려움은 신중하게 고려해야 할 요소로 뽑힘.
- 기업은 필요와 예산에 맞는 전략적 접근이 필요함.
7. 참고 자료
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