Cohere 멀티모달 임베딩 모델 Embed 4, Amazon SageMaker JumpStart에서 활용하기

코히어 멀티모달 임베딩 모델 EMBED 4, Amazon SageMaker JumpStart에서 만나다

최근 기업 환경에서는 텍스트뿐 아니라 이미지, 표, 코드가 포함된 문서 등 다양한 멀티모달 데이터를 효과적으로 검색하고 분석하는 요구가 점점 커지고 있습니다. 이에 따라, Amazon SageMaker JumpStart는 Cohere의 최신 멀티모달 임베딩 모델인 Embed 4를 제공합니다. 본 포스팅에서는 Embed 4의 핵심 기능, 활용 사례, 배포 가이드와 같은 실제 자동화 및 활용 방안을 상세히 소개하고자 합니다.

Embed 4 모델 소개 및 특징

Embed 4는 기업용 멀티모달 문서 처리를 위해 설계된 최신 LLM(대형 언어 모델)입니다. 이 모델은 이전 버전인 Embed 3 대비 검색 정확도, 멀티랭귀지 성능에서 현저한 향상을 보여줍니다. 특히 100개 이상의 언어를 지원하며, 한국어 포함 여러 언어로 구성된 데이터를 처리할 수 있는 능력이 강화되었습니다.

학습 문서의 유형도 PDF 보고서, 이미지가 포함된 프레젠테이션, 디자인 파일처럼 복잡하게 구성된 형태를 자연스럽게 이해할 수 있도록 설계되었고, 최대 128,000 토큰(약 200페이지)의 문서를 단일 벡터로 임베딩 가능합니다. 이는 기존 LLM에서 필요한 문서 분할 로직을 제거하여 문서 자동화 처리에 큰 장점을 제공합니다.

또한 Embed 4는 긴 문서, 손상된 형식, 그리고 스캔 문서 및 필기 등 실제 환경에서 접하게 되는 데이터 노이즈에도 강인한 성능을 발휘합니다. 금융, 의료, 제조 산업 등 규제가 많은 산업군에서도 필요한 도메인 특화 이해도를 제공합니다.

주요 활용 사례

1. 멀티모달 검색 자동화
   상품 리뷰나 이미지 기반 검색이 중요한 리테일 산업에서는, "줄무늬 없이 같은 스타일의 바지"와 같은 문구를 포함한 검색 질의가 자연어 기반으로 처리됩니다. 사용자는 복잡한 PDF 보고서나 슬라이드에서 도표나 그래프를 찾는 것도 자동화된 검색 기능을 통해 빠르게 수행할 수 있습니다.

2. RAG(검색 기반 생성응용) 적용
   Embed 4는 최대 128,000 토큰까지 이해할 수 있기 때문에, M&A 실사 보고서나 연간 보고서 같은 장문 데이터를 별도의 분할 처리 없이 활용한 생성 AI 연동이 가능합니다. 이는 RAG 워크플로우를 간소화하고 정보 검색 효율을 극대화합니다.

3. 스토리지 최적화
   Embed 4는 벡터 임베딩 차원을 선택적으로 설정할 수 있어(예: 256, 512, 1024 등), 필요한 성능 수준을 유지하면서 최대 83%의 저장 공간을 절감할 수 있습니다.

4. 규제가 심한 산업군 대상 문서 분석
   Embed 4는 의료 기록, 임상시험 보고서, 제조 설비 설명서, 재무제표, 투자자 발표자료 등 다양한 도메인 문서를 처리할 수 있습니다. 특히 맞춤형 튜닝을 하지 않고도 고품질 분석을 수행할 수 있어 구축 효율이 높습니다.

SageMaker JumpStart에서 Embed 4 배포 가이드

SageMaker JumpStart는 엔터프라이즈 환경에서 머신러닝 모델을 빠르게 배포할 수 있는 플랫폼입니다. Cohere Embed 4는 SageMaker Studio UI, AWS CLI 또는 AWS CloudFormation을 통해 배포할 수 있으며, 시작 전에 간단한 사전 조건을 충족해야 합니다.

1. IAM 역할 설정: AmazonSageMakerFullAccess 권한을 포함하여 AWS Marketplace 구독 권한이 필요합니다.
2. 모델 구독: AWS Marketplace에서 Cohere Embed 4 모델을 구독합니다.
3. 모델 배포: SageMaker JumpStart 내부에서 모델 검색 후 Deploy 버튼 클릭으로 손쉽게 배포 가능

배포가 완료되면 엔드포인트가 생성되며, SDK를 활용해 바로 추론 테스트가 가능합니다. JupyterLab 환경에서도 손쉬운 연동이 가능합니다.

활용 후 리소스 정리
모델을 테스트한 뒤 SageMaker 콘솔에서 엔드포인트를 삭제하지 않으면 비용이 지속적으로 청구됩니다. 테스트가 완료되면 반드시 불필요한 리소스를 삭제해 주세요.

맺음말

Cohere Embed 4는 텍스트, 이미지, 그래프 등 복잡한 멀티모달 데이터를 효율적으로 처리하는 강력한 임베딩 모델로, 실제 산업 현장에서 데이터 자동화, 정보 검색 고도화, 생성 AI 수명주기 최적화에 기여할 수 있습니다. SageMaker JumpStart를 통해 빠르고 간편하게 배포할 수 있으므로, 다양한 비즈니스에 즉시 도입해볼 만한 솔루션입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/cohere-embed-4-multimodal-embeddings-model-is-now-available-on-amazon-sagemaker-jumpstart/