여행 산업을 위한 Amazon Bedrock 기반 AI 추천 시스템 구축 가이드

여행 산업에서의 AI 활용: Amazon Bedrock 기반 실시간 여행 추천 시스템 구축 가이드

기업이 고객에게 맞춤형 경험을 제공하기 위해 생성형 AI를 도입하면서, 여행 업계 또한 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 특히 고객의 선호와 실시간 항공 및 숙소 정보를 결합한 개인 맞춤형 여행 상품 제안은 여행사들의 경쟁력을 강화하는 핵심 전략이 되었습니다. 이 글에서는 Amazon Bedrock를 활용하여 여행사들이 어떻게 자동화된 AI 기반 여행 추천 시스템을 구축할 수 있는지 알아보겠습니다.

여행 추천 시스템 아키텍처 개요

이번 AI 솔루션은 고객의 필요에 맞게 맞춤화된 여행 패키지를 제공하기 위해 다음과 같은 3계층 아키텍처로 구성됩니다.

1. 프론트엔드 레이어: 여행 상담원이 고객의 요구사항을 입력하는 사용자 인터페이스(UI)를 제공합니다.
2. 오케스트레이션 레이어: 입력된 정보를 처리하여 기존 고객 데이터를 결합하고, 추천 요청을 정제합니다.
3. 추천 레이어: 저장된 여행 정보와 실시간 데이터를 통합하여 최종 추천 결과를 생성합니다.

이 아키텍처는 Amazon Bedrock 전용 서비스를 기반으로 하며, 자동화된 처리를 통해 수 분 내 정확한 여행 추천을 제공합니다.

AI 여행 추천 시스템 구성 요소

해당 솔루션은 다양한 AWS 서비스를 조합하여 구축됩니다.

• Amazon API Gateway: 요청을 받아 Lambda 함수로 전달합니다.
• AWS Lambda: 추천 워크플로우를 실행하며, 데이터 전처리 및 프롬프트 생성을 담당합니다.
• Amazon DynamoDB: 사용자 선호 및 여행 이력을 저장합니다.
• Amazon Bedrock Knowledge Bases: 여행지를 포함한 다양한 정보를 학습한 지식 베이스를 구성합니다.
• Amazon Bedrock Agents: 외부 API를 통해 실시간 항공편, 숙소 등의 정보를 불러옵니다.
• Amazon OpenSearch Serverless: 벡터 검색을 통해 유사한 여행 패키지를 고속 검색합니다.
• Amazon S3: 대용량 여행 데이터셋, 템플릿, API 스키마를 저장합니다.

자동화된 구축 방식과 활용 가이드

AWS CloudFormation 템플릿을 통해 이 시스템을 간편하게 설정할 수 있으며, 구성에는 약 10분이 소요됩니다. 템플릿은 다음 리소스를 자동 생성합니다.

• S3 버킷: travel_data.json, promotions.csv 등 여행 데이터와 API 스키마 제공
• DynamoDB 테이블: 사용자 선호, 여행 이력 등이 샘플 포함된 상태로 초기화
• OpenSearch Serverless: 여행 패키지 검색 최적화 컬렉션 및 벡터 인덱스 포함

Bedrock 환경도 자동 구성되어 Knowledge Base 및 Agent, 액션 그룹, 모킹된 API 통합까지 포함됩니다.

실제 추천 예시와 자동화 흐름

가령, 휠체어 접근성 등 특정 조건이 필요한 'Joe'라는 고객이 사치 여행을 원하는 경우를 가정해보겠습니다. 여행 상담원이 웹 UI를 통해 다음 정보를 입력합니다.

• 고객 ID: Joe
• 예산: 4000 GBP
• 기간: 5일
• 여행 스타일: Luxury 등

시스템은 아래와 같은 단계를 통해 결과를 추천합니다.

1. DynamoDB에서 Joe의 여행 이력을 검색
2. Bedrock Agents를 활용하여 실시간 항공편 조회
3. Knowledge Base에서 관련 여행지 정보 탐색
4. 템플릿 기반 프롬프트를 생성해 응답을 구성

결과적으로 고객은 다음과 같은 정보를 포함한 여행 제안을 받습니다.

• 장애인 편의 여부 포함 숙소 및 액티비티
• AI가 의도 파악 후 구성한 여행지 및 일정
• 실시간 가격 및 항공 스케줄 반영
• 총 비용 breakdown 구체화

활용 확장 시나리오

• 멀티 에이전트 구성: 호텔, 교통, 음식 등의 역할로 특화된 에이전트를 통합
• CRM 연동: 고객 이력 기반 고도화된 추천 시스템 가능
• 다국어 지원: 베드락 다국어 모델로 응답 범위를 확장

정리

Amazon Bedrock, Lambda, OpenSearch, DynamoDB 등을 활용한 AI 기반 여행 추천 시스템은 실시간 데이터 반영과 자동화를 통해 고객 맞춤형 경험을 제공합니다. 기존 수작업의 복잡성과 정확도 문제를 해결하며, 특히 접근성 기능 강화와 여행자 개별 조건을 고려한 구성에 최적화되어 있어 여행 업계의 발전 방향에 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 앞으로의 사업 확장이나 자동화 작업에 매우 실용적인 출발점이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-real-time-travel-recommendations-using-ai-agents-on-amazon-bedrock/