Amazon Bedrock를 활용한 정형 데이터 자동화 응답 구축 방법

Amazon Bedrock를 활용한 구조화된 데이터 응답 자동화: 프롬프트 엔지니어링과 툴 기능 활용

서론

생성형 AI가 점점 더 널리 활용되면서, 단순한 텍스트 대화를 넘어 실제 사용자 인터페이스, API 연동, 데이터 분석 등 구조화된 형식의 데이터 출력을 요구하는 워크로드가 증가하고 있습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)은 학습 기반이 비구조적인 텍스트이기 때문에 JSON과 같은 정형 데이터를 일관되게 생성하는 데 한계가 존재합니다. 이를 해결하기 위해 Amazon Bedrock에서는 프롬프트 엔지니어링과 베드락 Converse API 기반 툴 기능이라는 두 가지 접근 방식을 제공합니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock를 이용해 고객 리뷰 분석 예제를 통해 JSON 구조의 데이터 응답을 생성하는 두 가지 방법을 소개합니다. 자동화된 정형 데이터 활용 사례, 비교 결과, 실제 코딩 가이드까지 포함해 실무 적용 가능성을 설명합니다.

본론

1. 프롬프트 엔지니어링으로 구조화된 출력 생성하는 과정

프롬프트 엔지니어링은 정교하게 구성된 입력(prompt)을 통해 LLM이 원하는 구조의 JSON 응답을 생성하도록 유도하는 기법입니다. Amazon Bedrock는 Anthropic Claude 모델 같은 LLM들과 연동되며 구조화된 데이터를 생성하기 위한 일련의 단계는 다음과 같습니다.

• Bedrock 클라이언트 구성
• 스키마 정의 (예: reviewId, sentiment, summary 필드 포함된 JSON schema)
• 명확하고 예시가 포함된 프롬프트 구성
• 데이터 입력 (고객 리뷰 예제)
• 모델 호출 및 JSON 응답 추출

이 접근 방식은 설정이 간단하며 다양한 모델에 적용할 수 있지만, 명확한 구조 요구사항이 있는 경우에는 표현 오류, 누락된 필드, 형식 오류가 발생할 수 있어 자동화에는 약간의 추가 검증이 필요합니다.

2. Converse API 기반 Tool Use 방식

보다 정밀한 형태의 구조화 데이터를 안정적으로 추출하고자 한다면, Bedrock의 Converse API 기능 중 Tool Use 기능을 활용한 방식이 대안이 될 수 있습니다. Tool Use는 사전 정의된 스키마 기반으로 출력 JSON 구조를 강제할 수 있으며, 외부 API 호출 같은 동작을 LLM 모델이 직접 수행할 수 있는 확장성을 제공합니다.

• Tool 정의(JSON 스키마 포함)
• 메시지 포함된 요청 구성
• client.converse 메서드 호출

이 접근은 런타임에 JSON 유효성 검사를 지원하여 다운스트림 시스템에 통합될 때 신뢰성과 정확성이 매우 뛰어납니다. 단점은 일부 모델만 Tool Use를 지원하며, 사전 호환성 확인이 필요하다는 점입니다.

3. 모델 비교 실험 결과

Amazon Bedrock에 탑재된 Claude 모델을 대상으로 동일한 데이터셋-1000회 반복 테스트를 수행한 결과 Prompt Engineering과 Tool Use 방식 모두 93% 이상의 성공률을 보였으나, 툴 활용 방식이 일관성과 유효성 측면에서 더욱 우수한 결과를 보여주었습니다.

복잡한 JSON 구조 (중첩 구조, 배열, 타입 다양성 포함)를 기준으로 테스트한 이 실험은 모델 성능 및 출력 정합성을 측정하는 데 있어 실질적인 기준이 됩니다.

결론

Amazon Bedrock는 구조화 데이터 처리를 위한 GenAI 자동화에 매우 강력한 플랫폼으로, 프롬프트 엔지니어링과 Tool Use 방식을 모두 지원합니다. 각각의 방법은 다음과 같은 활용방식과 상대적 장점이 있습니다.

• 프롬프트 엔지니어링: 유연하고 빠른 구현, 초기 데모, 다양한 스키마 실험에 적합
• Tool Use: 높은 구조 정확도, API 통합 안정성, 중단 없는 자동화 프로세스 구현에 적합

Amazon Bedrock를 활용하면 복잡한 자동화 환경에서도 신뢰성 높은 정형 JSON 응답을 생성할 수 있어, 다양한 API 연계, 데이터 분석, 사용자 인터페이스 통합 등 실무 활용도가 뛰어납니다. 구조화 데이터를 기반으로 하는 자동화 기획 또는 구축을 고민하고 있다면, 본 문서의 예제를 참조해 PoC를 빠르게 시작해 보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/structured-data-response-with-amazon-bedrock-prompt-engineering-and-tool-use/