VideoAmp, Amazon Bedrock를 사용해 미디어 분석 인터페이스 강화하기
오늘날의 데이터 중심 사회에서 미디어 메트릭을 보다 정확하고 빠르게 분석하는 것은 브랜드와 광고주들에게 중요한 과제입니다. 이를 위한 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 VideoAmp는 AWS Generative AI Innovation Center(GenAIIC)와 협력하여 Amazon Bedrock과 고급 AI 기술을 활용한 최첨단 AI 분석 인터페이스를 구축했습니다.
VideoAmp의 미디어 분석 여정
VideoAmp는 TV와 스트리밍, 디지털 미디어의 시청 데이터를 정확하게 분석하기 위해 AI와 기계 학습(ML)을 이미 적극적으로 활용하고 있는 회사입니다. 특히, 정확한 오디언스 인사이트를 제공하고, 광고 캠페인을 실시간으로 최적화할 수 있도록 지원하는 인프라를 구축했습니다.
특히, 그들이 집중한 점은 AI를 사용하여 고객들이 자연어 쿼리만으로도 복잡한 데이터베이스에 대한 분석을 가능하게 하는 것입니다. 대화형 AI 인터페이스를 통해 비기술자도 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있도록 함으로써, 분석가들의 작업을 간소화하고 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
VideoAmp의 AI 솔루션 개요
새로운 AI 솔루션의 핵심은 Amazon Bedrock 플랫폼을 통해 통합된 Anthropic의 Claude 3 모델을 활용한 것입니다. 이 솔루션은 다음과 같은 주요 기능을 포함합니다:
- 자연어 질문을 SQL로 변환: 사용자의 질문을 데이터베이스에서 직접 실행 가능한 SQL 쿼리로 변환합니다.
- 자동화된 평가 및 테스트: 생성된 SQL 쿼리와 그 결과 데이터를 자동으로 평가하여 정확성과 일치성을 확인합니다.
- 데이터 요약: 쿼리 결과를 자연어로 요약하여 사용자에게 전달합니다.
이 솔루션의 성공적인 요소는 사용자가 데이터 드리븐 인사이트를 빠르고 정확하게 얻을 수 있도록 도와주는 직관적인 인터페이스를 제공한다는 점입니다. 이를 통해 기술적 배경이 없는 사용자도 손쉽게 데이터에 접근할 수 있게 됩니다.
기술적 구현 및 도전 과제
Amazon Bedrock의 뛰어난 모델들과 통합하기 위해 VideoAmp는 GenAIIC 팀과 협력하여 여러 도전 과제를 해결했습니다:
- 데이터셋 이해: VideoAmp의 데이터셋은 고유한 산업 용어와 복잡한 메트릭을 포함하고 있어서 LLM이 정확하게 이해하고 처리하도록 하는 것이 중요했습니다.
- 효율적인 평가 프레임워크: SQL 쿼리와 검색된 데이터의 정확성을 평가하기 위한 프레임워크를 구축하는 과정에서, 두 개의 쿼리가 열의 별명, 순서, 메트릭 계산이 달라도 동등하게 인식할 수 있게 했습니다.
결론
VideoAmp와 AWS GenAIIC 팀의 협업을 통해 AI 기반 데이터 분석 인터페이스가 크게 발전했습니다. 이 솔루션은 고객들이 자연어로 간단히 질문을 입력하여 복잡한 데이터 쿼리를 신속하게 수행할 수 있도록 하며, 이를 통해 비즈니스 인사이트를 빠르게 얻을 수 있게 도와줍니다. 이 혁신적인 접근 방식은 전반적인 분석 경험을 새롭게 정의하고, 데이터 드리븐 광고와 미디어 측정의 선두 주자로서 VideoAmp의 입지를 강화할 것입니다.
더 많은 정보를 원하신다면 원문 블로그 게시글을 참조하세요.
[1]https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-videoamp-uses-amazon-bedrock-to-power-their-media-analytics-interface/