Amazon Nova를 활용한 구조화 출력 자동화 가이드

AI 개발을 위한 Amazon Nova의 구조화 출력 활용 가이드

인공지능 기반의 애플리케이션을 개발하는 과정에서 자주 마주치는 과제가 하나 있습니다. 바로 비정형 데이터를 기계 판독이 가능한 구조로 변환하는 일입니다. 특히 API 호출, 문서 정보 추출, 자동화된 에이전트 시스템 구축 등에서는 출력 결과의 정확한 포맷이 매우 중요하며, 이는 후속 시스템에서 해당 데이터를 재사용하거나 처리하는 데 핵심적인 요소가 됩니다.

Amazon은 이러한 필요를 해결하기 위해 Amazon Nova 기반 모델에 구조화 출력 기능을 제공하고 있으며, 최근에는 더욱 신뢰도 높은 결과를 위해 ‘제약된 디코딩(Constrained Decoding)’ 방식을 도입했습니다.

구조화 출력 구현 기법

Amazon Nova 모델을 활용한 구조화 출력 구현에는 시스템 프롬프트를 활용하는 방법과 도구 호출(tool calling)을 사용하는 방법 두 가지가 대표적으로 존재합니다.

예를 들어, 고객상담 지원 기능을 위한 모델을 구축할 경우, 시스템 프롬프트에 아래와 같은 JSON 구조의 응답 형식을 주문함으로써 예상된 포맷을 유도할 수 있습니다.

{
   "response": "고객 응답 내용",
   "sentiment": "고객 감정 상태"
}

반면, 도구 호출 방식은 시스템에 API나 기능 또는 스키마를 정의하고, 이를 모델에 전달하여 해당 구조에 맞는 출력을 생성하도록 유도합니다. 이 경우 Converse API를 통해 툴 설정(tool configuration)을 함께 전달하면, 보다 체계적이고 자동화된 출력이 가능합니다.

Amazon Nova의 구조화 출력 기능

Amazon Nova는 복잡한 JSON 스키마까지도 정확하게 생성할 수 있도록 제약된 디코딩을 지원합니다. 이 방식은 단순히 프롬프트만으로 유도하던 전통 방식과 달리, 모델의 토큰 선택지를 강제로 제한하여 구조화된 정확한 출력을 보장합니다.

예를 들어, 온라인 콘텐츠에서 요리 레시피 정보를 추출하는 자동화 AI를 개발한다고 가정할 때, 아래와 같은 ‘extract_recipe’ 도구 설정을 제공합니다. 여기에서는 이름, 조리 시간, 난이도, 재료 목록과 조리 절차 등을 포함하는 복잡한 JSON 구조입니다.

설정을 통해 모델에 사전 정의된 구조표준(Schema)을 전달하고, 제약된 디코딩을 적용하면 아래와 같은 상세하고 정확한 JSON 결과가 생성됩니다.

{
   "recipe": {
       "name": "Piacenza Tortelli",
       "description": "...",
       "prep_time": 60,
       "cook_time": 10,
       "servings": 4,
       "difficulty": "hard",
       "ingredients": [...],
       "instructions": [...],
       "tags": ["vegetarian", "Italian"]
   }
}

활용사례 및 배포 방법

이 기능은 구조화된 자동화 작업 환경 구축에 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 고객지원, 문서 자동분석, 기계지시 수행 에이전트 등 다수의 AI 사용 사례에서도 유용합니다. 특히 Amazon Bedrock의 Converse API와 연동하면, 효율적인 배포 가이드라인에 따라 간단하게 통합할 수 있어 실제 운영 환경에서도 곧바로 적용이 가능합니다.

요약하면 Amazon Nova의 구조화 출력기능은 어떻게 데이터를 더 정밀하게 추출하고 자동화하며, 신뢰도 높은 결과를 보장할 수 있는지에 대한 강력한 해답이라 할 수 있습니다. 복잡한 스키마를 처리해야 한다면 Nova Pro나 Nova Premier 같은 상위 모델을 활용하여 성능을 극대화할 수 있습니다.

결론

Amazon Nova와 함께라면 복잡한 JSON 스키마도 이제 문제없이 다룰 수 있습니다. 제약된 디코딩 기술을 활용하여 자동화된 AI 시스템의 정확도와 신뢰성을 높이고, 안정적으로 구조화 데이터를 출력할 수 있는 환경을 구축해 보시기 바랍니다. 자세한 활용 방법과 구현 가이드에 대한 비교 자료는 Amazon Nova 사용자 가이드를 참고해주세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/structured-outputs-with-amazon-nova-a-guide-for-builders/