Amazon Bedrock 기반 지능형 문서 처리(IDP) 자동화 구축 가이드

지능형 문서 처리(IDP) 자동화: Amazon Bedrock와 함께하는 실제 구축 가이드

최근 기업의 업무 환경은 이미지, 문서, 오디오, 비디오 등 비정형 데이터 기반의 정보 처리 요구가 급증하고 있습니다. 이 때 중요한 역할을 하는 것이 바로 지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing, 이하 IDP)입니다. 이번 블로그에서는 Amazon Bedrock 기반의 최신 데이터 자동화 기능을 활용해 IDP 솔루션을 코드 기반으로 구축하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다.

IDP란 무엇이며 왜 중요한가

IDP는 계약서, 리포트, 청구서 등 다양한 문서에서 구조화되지 않은 데이터를 추출해 유용한 인사이트를 자동으로 가공하는 프로세스를 의미합니다. 픽셀 기반 이미지부터 텍스트, 표, 그래프 등이 혼합된 멀티모달 콘텐츠까지 효율적으로 처리할 수 있는 AI 기반 자동화 워크플로우가 필요하며, Amazon Bedrock은 이를 구현하는 효율적인 방법을 제공합니다.

Amazon Bedrock 기반 IDP 솔루션 아키텍처

이번 가이드에서는 다음의 주요 서비스와 오픈소스 SDK들을 사용합니다:

• Amazon S3: 문서 업로드 및 저장
• Amazon Bedrock Data Automation (BDA): 멀티모달 문서를 파싱 및 인사이트 추출
• Bedrock Knowledge Base: 파싱된 데이터를 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 관리
• Amazon OpenSearch: 벡터 임베딩 저장 및 검색
• Amazon Bedrock AgentCore: 자동화된 Strands 에이전트 배포 및 실행
• Strands Agent SDK: IDP 도구 정의 및 에이전트 구성 프레임워크

이러한 구성 요소들로 제작된 아키텍처는 학술 관련 공공 데이터를 기반으로, 교육청 리포트 분석을 자동화하는 예제를 제공합니다. 시스템은 S3에 업로드된 문서를 자동으로 파싱하고, 필요 정보를 벡터로 변환 후 검색하며, 그 결과를 기반으로 사용자의 질문에 맞는 응답을 생성합니다.

IDP 솔루션 배포 가이드: 단계별 구현 방법

해당 솔루션은 AWS Jupyter Notebook 환경에서 실행되는 notebook 파일을 기반으로 제공됩니다. 다음은 주요 구현 단계입니다:

1. 관련 문서를 Amazon S3 버킷에 업로드합니다.
2. Bedrock Knowledge Base를 생성하고, S3 데이터를 BDA 로 파싱합니다.
3. 파싱된 데이터는 벡터 임베딩으로 변환되어 Amazon OpenSearch에 저장됩니다.
4. Strands Agent는 Bedrock AgentCore Runtime 상에서 배포되어 멀티모달 RAG 처리를 수행합니다.
5. 사용자는 AgentCore를 통해 응답을 수신합니다.

이때 AgentCore를 사용하면 기존의 Bedrock 에이전트보다 훨씬 유연하게 도구를 설정할 수 있으며, 별도의 인프라 관리 없이 프롬프트 기반으로 다양한 에이전트를 실행할 수 있습니다.

사용법 및 자동화 구현을 위한 도구 설정 방법

다음 명령어로 필요한 개발 환경을 구성하세요:

aws configure

그리고 아래 명령어로 샘플 코드를 복제하고 실행 준비를 합니다:

git clone https://github.com/aws-samples/sample-for-amazon-bda-agents
cd sample-for-amazon-bda-agents

이후 bedrock-data-automation-with-agents.ipynb 파일을 열어 시나리오 기반으로 워크플로우를 실습하며, 사용자 입력으로부터 실제 분석 결과까지 확인할 수 있습니다.

보안 고려 사항

이번 예시는 데모 목적이지만, AWS IAM 기반 접근 제어, 입력 검증, 안전한 파일 업로드 처리를 적용하여 기본적인 보안 가드를 제공합니다. 프로덕션 환경 배포 전에는 보안 점검과 침해 대응 체계를 반드시 설정해야 합니다.

활용 사례 및 기대 효과

활용도 높은 대표 시나리오는 다음과 같습니다:

• 대량의 문서에서 유용한 인사이트 자동 추출
• 시각적 요소를 포함한 복합 문서의 내용 이해 및 요약
• 다국적 기업이나 교육 기관의 보고서 기반 질의 응답 시스템
• 클라우드 기반 멀티모달 AI 자동화 업무환경 구축

특히 Strands SDK 기반의 에이전트 설정은 복잡한 코딩 없이도 다양한 IDP 처리 도구를 손쉽게 정의할 수 있어 개발자가 빠르게 업무에 적용할 수 있는 장점이 있습니다.

결론

이번 블로그에서는 Amazon Bedrock의 최신 기능을 활용한 IDP 구축 사례를 소개하며, 자동화된 RAG 기반 문서 처리와 멀티모달 콘텐츠 분석에 대한 실전 노하우를 제공합니다. Strands Agent SDK와 Bedrock Data Automation 기능은 단순 데이터를 넘어서, 복합적인 문서 요약과 질의 응답 시스템을 구현하는 데 이상적인 솔루션입니다.

기업에서 효율적인 데이터 자동화, AI 도입을 고민 중이라면 이번 가이드를 참고하여 자체 시스템에 통합해 보는 것을 추천합니다. 클라우드 환경에서의 문서 자동화는 이제 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있기 때문입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/programmatically-creating-an-idp-solution-with-amazon-bedrock-data-automation/