기업 대화형 AI 응답 속도 향상을 위한 Amazon Bedrock 스트리밍 API와 AWS AppSync 활용 가이드

기업용 대화형 AI 응답 속도 개선 가이드: Amazon Bedrock 스트리밍 API와 AWS AppSync 활용

기업에서 생성형 AI 기반의 대화형 애플리케이션을 구축할 때 가장 큰 고민 중 하나는 ‘응답 속도’입니다. 특히 복잡한 질문을 처리해야 하거나 보안이 까다로운 환경에서는 더디게 반환되는 결과가 사용자 경험을 저하할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이 문제를 해결하기 위한 실전 배포 가이드를 소개합니다. Amazon Bedrock의 스트리밍 API와 AWS AppSync를 연동하여 대화형 AI의 반응성을 획기적으로 높이는 방법을 사례 기반으로 살펴보겠습니다.

도입 배경 및 과제

많은 기업들이 Amazon Bedrock를 통해 LLM(Large Language Model)을 기반으로 비즈니스 의사 결정을 강화하고 있습니다. 그러나 API 호출을 기반으로 하는 일반적인 질문엔 빠르게 답할 수 있어도, ReAct 논리(Reasoning+Action)를 사용하는 복잡한 질의는 처리 시간이 길어 문제가 됩니다.

특히 금융과 같이 보안이 매우 중요한 분야에서는 아키텍처 구성 자체가 복잡해져 성능 저하가 눈에 띕니다. 예를 들어, 1.5조 달러 규모의 자산을 운용하는 글로벌 금융기관이 Amazon Bedrock와 여러 데이터 소스를 통합한 대화형 AI를 구축했지만, 응답 속도 때문에 사용자에게 만족스러운 경험을 주지 못해 개선이 필요했습니다.

해결 방안: AWS AppSync + Amazon Bedrock 스트리밍 구조

AWS AppSync는 서버리스 기반의 실시간 GraphQL API를 제공하는 완전관리형 서비스로, Amazon Bedrock 스트리밍 API와 결합해 응답을 스트리밍 방식으로 점진적으로 전송할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 보안은 유지하면서도 응답을 실시간으로 보여주는 사용자 경험을 구현할 수 있습니다.

동작 방식 요약

1단계: 사용자가 애플리케이션 로딩 시 GraphQL Subscription(onSendMessage)에 연결
2단계: 입력 메시지를 getLLMResponse 쿼리로 Lambda에 전달하여 Amazon SNS에 전송 완료 (동기 흐름 종료)
3단계: Amazon SNS의 이벤트 발생 → Orchestrator Lambda가 호출되어 Bedrock 스트리밍 API 실행
4단계: Bedrock에서 토큰 단위로 응답 시작 → Lambda가 AppSync Mutation(sendMessage)을 통해 UI로 전송
5단계: 사용자 UI는 실시간 스트리밍 토큰을 수신하고 프린트

핵심 컴포넌트 구성 가이드

1. AWS AppSync GraphQL 스키마

• Query: getLLMResponse(sessionId, message, locale)
• Subscription: onSendMessage(sessionId) → 프론트엔드 WebSocket 연결
• Mutation: sendMessage(sessionId, message, locale) → LLM이 토큰 전달 시 사용

2. Lambda 함수 구성

• Data Source Lambda: AppSync 쿼리를 받아 SNS에 이벤트 전달
• Orchestrator Lambda: SNS 이벤트 수신 → Bedrock 스트리밍 시작 → AppSync 통해 단계별 응답 전송

3. Bedrock 스트리밍 토큰 처리 및 최적화

Orchestrator Lambda는 Boto3의 converse_stream API를 통해 모델 응답을 수신합니다. 응답은 일정 토큰 수(예: 5개)를 수신하면 묶어서 AppSync로 전달하여 네트워크 지연을 줄이고 렌더링을 최적화합니다. 마지막으로 DEFAULT_STREAM_END_TOKEN을 전송하여 응답 종료를 알립니다.

자동화된 배포 방법 (Terraform 활용)

다음은 실무에서 배포 시 활용할 수 있는 Terraform 기반의 자동화 가이드입니다.

1. sample.tfvars 파일을 본인 환경에 맞게 설정 (region, S3 버킷 정보 등)
2. CLI에서 다음 명령어 실행:

terraform init
terraform apply -var-file=”sample.tfvars”

→ 수 분 내 전체 구성 자동 배포 완료

추가 최적화 팁

• AWS AppSync Events를 활용하면 더욱 유연한 실시간 WebSocket API 구성이 가능합니다.
• Terraform과 함께 CI/CD 파이프라인을 구성하면 반복 배포 가능성이 높은 환경에서 매우 효과적입니다.

기대 효과 및 사례 성과

이번 스트리밍 아키텍처를 도입한 글로벌 금융기관은 평균 10초에 달하던 복잡 질의 응답 시간을 2-3초로 약 75% 개선했습니다. 이는 사용자 이탈률 감소, 실시간 대응 능력 향상, 전반적 Engagement 상승으로 이어졌습니다.

결론

Amazon Bedrock 스트리밍 API와 AWS AppSync를 활용한 분산형, 실시간 대화형 AI 시스템은 보안성과 성능을 동시에 유지할 수 있는 최적 솔루션입니다. 특히 복잡한 엔터프라이즈 환경에서도 LLM 기반의 빠르고 유연한 응답을 실현할 수 있어, AI 애플리케이션의 ROI를 극대화하는 강력한 무기가 됩니다.

조직 내 생성형 AI 도입을 고려하고 있다면 본 아키텍처를 활용한 솔루션을 적극 도입해보시길 권장합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-conversational-ai-response-times-for-enterprise-applications-with-the-amazon-bedrock-streaming-api-and-aws-appsync/