SageMaker Unified Studio와 Bedrock Flows로 구현하는 AI 워크플로우 자동화

Amazon SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock Flows를 활용한 AI 워크플로우 자동화 가이드

AI 및 클라우드 기술이 급속히 발전하면서 기업은 더욱 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하고, 다양한 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구를 통합하는데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 Amazon SageMaker Unified Studio를 통해 데이터를 처리하고 모델을 개발하며 AI 애플리케이션 배포를 하나의 통합 환경에서 수행할 수 있도록 지원합니다.

이 글에서는 SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock Flows를 활용하여 복잡한 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 소개하고, 실제 금융 고객 지원 시나리오 기반 사례를 통해 유용성을 설명합니다.

SageMaker Unified Studio의 구성 요소 및 활용 방법

SageMaker Unified Studio는 AWS의 AI/ML 및 분석 서비스와 직접 연결되는 통합 개발환경입니다. 사용자는 SQL 분석, 데이터 처리, 모델 개발, 생성형 AI 애플리케이션 개발까지 모두 단일 플랫폼 내에서 수행할 수 있습니다. 특히 Amazon Bedrock과의 결합을 통해 신뢰성과 보안을 갖춘 AI 애플리케이션을 쉽고 빠르게 배포할 수 있습니다.

활용 가능한 주요 Amazon Bedrock 기능은 다음과 같습니다.

• Amazon Bedrock Flows: 다양한 AI 구성요소를 연결하고 순서를 제어하는 워크플로우 도구
• Amazon Bedrock Knowledge Bases: 벡터 기반 검색이 가능한 지식베이스
• Amazon Bedrock Guardrails: 콘텐츠 정책 및 보안 제어 설정 기능
• Amazon Bedrock Agents: 실시간 질의응답 기반의 AI 응답 생성

복잡한 고객 불만 처리 시스템 구축 사례

FinAssist Corp는 고객 불만 처리 자동화를 위한 생성형 AI 기반 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 과거 불만 사례 조회, 문제 해결 내역 정리, 처리 기간 분석 등을 자동화하여 고객 응대 효율성을 높였습니다.

핵심 기능:

• AI 기반 지식 참조 시스템: 과거 불만 케이스에 신속 접근
• 스마트 질의 분류기: 문의 유형(예: 처리 기간 관련 여부) 자동 분류
• 조건 기반 라우팅: AI 에이전트를 통한 맞춤형 응답 제공
• 챗봇 응답 자동 생성: 고객 질문에 대한 상세한 해결 내용 전달

배포 절차 요약

1. 프로젝트 생성
   SageMaker Unified Studio에서 Generative AI 애플리케이션 개발 프로필을 선택하여 프로젝트를 생성합니다.

2. 샘플 데이터 준비
   불만 사례 데이터를 CSV 형식으로 준비하여 Knowledge Base 구축에 활용합니다.

3. Knowledge Base 구축
   벡터 임베딩 모델(Amazon Titan)을 이용해 검색 가능한 데이터 지식베이스 생성

4. 프롬프트 구성
   불만 내용이 처리 기간 관련 여부인지 분류하는 조건 분기용 Prompt 생성

5. 챗에이전트 구축 및 배포
   Claude 3 Haiku 모델을 기반으로 불만 처리 응답 역할을 하는 Chat Agent 설정 및 배포

6. Flow 구성
   Knowledge Base → Prompt → Condition → Agent 순으로 노드 연결

• 조건이 'T'일 경우: 에이전트를 통해 상세 응답
• 조건이 'F'일 경우: 일반적인 불만 정보 제공

테스트 및 활용 방안

Flow 앱 구축 이후 테스트 탭에서 다양한 질의를 입력하여 AI 워크플로우의 동작을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 “지연된 송금에 어떻게 대응했나요?” 같은 질문에 대해 시간 내 처리 여부, 보상 패키지, 후속 조치 등을 자동으로 제공받을 수 있습니다.

자동화의 확장성과 보안 고려사항

SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock의 결합을 통해 조직은 코드 작성 없이도 고도화된 AI 솔루션을 신속하게 배포할 수 있습니다. 이러한 자동화는 특히 복잡한 규제준수 요구나 고객 감정 관리를 필요로 하는 금융, 헬스케어 산업에 유용하게 활용될 수 있습니다.

다만 AWS의 Shared Responsibility Model을 따라 보안 관리, IAM 권한 설정, 데이터 암호화 등은 고객이 책임지는 영역으로, 이에 대한 충분한 검토와 대비가 필요합니다.

결론

SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock은 AI 활용 및 자동화의 새로운 패러다임을 열어주고 있습니다. 논리적 흐름 기반의 UI 환경에서 복잡한 AI 애플리케이션을 단 시간에 구현함으로써 개발 생산성과 협업 효율성이 비약적으로 향상됩니다.

앞으로도 SageMaker Unified Studio를 통한 다양한 배포 가이드, 구성 방식 비교, 워크플로우 최적화 방안에 대한 포스팅을 이어나갈 예정입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-amazon-sagemaker-unified-studio-to-build-complex-ai-workflows-using-amazon-bedrock-flows/