Amazon Nova와 생성형 AI 기반 자연어 데이터 분석 자동화 가이드

인공지능과 클라우드의 결합을 통한 자연어 기반 데이터 분석 혁신: Amazon Nova 활용 가이드

소개

데이터 분석이 비즈니스의 핵심 역량으로 강조되면서, 비기술 사용자도 손쉽게 데이터를 탐색할 수 있는 자연어 기반 인터페이스의 필요성이 커지고 있습니다. 특히, 기존 SQL 쿼리 중심의 복잡한 분석 방식은 많은 사용자에게 높은 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 이에 AWS에서는 Amazon Nova 및 Bedrock을 중심으로 자연어 질의(NLQ)를 구조화된 데이터에 직접 적용할 수 있는 혁신적인 데이터 분석 솔루션을 선보였습니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Nova와 LangGraph 기반의 에이전트를 통해 어떻게 복잡한 데이터 분석을 자동화하고 직관적인 대화형 인터페이스를 구축할 수 있는지, 그 활용 방식과 배포 방법을 정리합니다.

본론

1. 자연어 기반 데이터 분석의 도전과 AWS의 대응

자연어를 통한 데이터 쿼리는 오래전부터 데이터 관리 분야의 오랜 과제였습니다. 사용자의 의도를 올바르게 이해하고 이를 정확한 SQL 구문으로 변환하는 것은 쉽지 않은 일입니다. AWS는 이를 해결하기 위해 생성형 AI와 LLM(Large Language Model) 기반 에이전트를 활용하는 전략을 제안합니다. 이 에이전트는 사용자의 질문을 이해하고, 논리적으로 분석하며, 반복 검증을 통해 쿼리를 자가 수정하는 능력을 갖추고 있어 정확한 쿼리 실행이 가능합니다.

특히, Amazon Nova Pro, Lite, Micro 등 다양한 규모의 모델을 활용해 정교한 언어 이해력과 컨텍스트 기반 추론을 가능하게 하며, ReAct(reasoning + acting) 패턴을 통해 질의→추론→분석→시각화까지 전 과정을 포괄합니다.

2. 시스템 아키텍처 및 구성 요소

Amazon Nova 기반 분석 솔루션은 세 가지 핵심 모듈로 구성됩니다:

• UI layer: 사용자가 직관적으로 질문하고 피드백을 얻을 수 있는 인터페이스
• Generative AI layer: 에이전트, Amazon Nova 모델, LangGraph 오케스트레이션 엔진
• Structured Data layer: Amazon Athena, Redshift 등 SQL 기반 데이터 소스

에이전트에 연결된 핵심 도구들은 다음과 같습니다:

• Text2SQL: 자연어 쿼리를 SQL로 변환
• SQLExecutor: Athena, Redshift, Snowflake 등에서 쿼리 실행
• Text2Python: 분석 결과를 시각화용 파이썬 코드로 변환
• PythonExecutor: 시각화를 위한 코드 실행

에이전트는 질문의 맥락을 유지하면서 후속 질문에 대해 자동 보완 질의를 수행하며, 자체 오류 검출 및 수정(self-remediation) 기능을 통해 더욱 정교한 분석을 제공합니다.

3. 실제 대화 흐름 예시 및 UI

사용자와 에이전트의 대화 예시는 다음과 같습니다:

• 사용자: “직원별 클레임 건수는?”
• 에이전트: “상위 10명 기준 결과를 반환합니다.”
• 사용자: “시각화해줘”
• 에이전트: “막대그래프로 시각화할까요?”
• 사용자: “확인”

이처럼 대화 흐름을 유지하면서 다양한 방식의 분석 질문을 묻고 반복 확인하며, 추가 탐색 제안까지 자동 제공됩니다. 이는 사용자가 더 깊은 분석을 자연스럽게 이어갈 수 있도록 돕습니다.

4. 배포 가이드 및 구현

배포를 위해 다음과 같은 AWS 서비스와 리소스를 활용합니다:

• Amazon Bedrock: 생성형 AI 에이전트 실행 및 모델 통합
• Amazon Nova: 자연어 이해 및 질의 생성 기능의 핵심
• Amazon SageMaker: 노트북 인스턴스를 생성하고 프로젝트 실행 기반 제공
• AWS Glue: Athena에 적재할 데이터를 준비 및 정제
• Amazon Athena: 실제 질의를 실행할 구조화된 데이터 저장소
• S3: 데이터셋 저장 공간

배포 후에는 streamlit 기반 데모 UI를 통해 사용자 입력을 받고 분석 결과를 실시간 반환합니다.

5. 성능 평가 및 비교

Amazon Nova는 Spider 텍스트-투-SQL 벤치마크에서 동급 최고 성능을 보이며 다음과 같은 장점을 보였습니다:

• 실행 정확도(Execution Accuracy): 다양한 난이도의 복잡한 질의에서도 정확하게 데이터 반환
• 처리 지연시간(Latency): 기존 모델 대비 약 60% 빠른 응답 시간으로 사용자 경험 개선

이를 통해 Nova는 자동화된 분석 작업과 고속 데이터 해석에 최적화된 모델임을 입증했습니다.

결론

Amazon Nova 기반 자연어 데이터 분석 솔루션은 조직 내 데이터 접근성과 분석 자동화 수준을 획기적으로 향상시키는 강력한 도구입니다. 생성형 AI와 LLM 기술이 접목된 이 시스템은 배포와 확장성이 뛰어나고, 다양한 데이터 소스와 유연하게 연동됩니다. 특히 반복 가능한 자동화, 텍스트 품질 향상, 시각화 지원, 사용자 친화적 인터페이스를 통해 비기술 사용자도 데이터 탐색에 적극 참여할 수 있게 합니다.

이러한 기술 도입을 고려 중인 기업이라면 GenAI 혁신센터와의 협업을 통해 맞춤형 솔루션 구축 컨설팅을 받을 수 있으며, 실제 업무에 빠르게 적용 가능합니다. AI와 클라우드의 성공적 결합을 시작해보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/natural-language-based-database-analytics-with-amazon-nova/