아마존 베드록 지식 베이스에 도입된 멀티모달 검색 기능

아마존 베드록 지식 베이스를 위한 멀티모달 검색 기능 소개

최근 인공지능(AI) 기반 정보 검색 기술이 빠르게 진화하면서, 다양한 형태의 데이터를 활용한 검색 방식인 멀티모달 검색(multimodal retrieval)이 주목받고 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS)는 이러한 흐름에 발맞춰 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 콘텐츠 형식을 통합 검색할 수 있는 멀티모달 검색 기능을 정식 출시했습니다. 본 글에서는 해당 기능이 어떻게 작동하는지, 어떤 활용 사례가 가능한지, 구현을 위한 가이드까지 자세히 알아보겠습니다.

멀티모달 RAG란?

멀티모달 검색은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 아키텍처 기반으로 동작하며, 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 영상까지 다양한 데이터를 대상으로 정보를 검색하고 이를 기반으로 생성형 AI의 응답 품질을 높이는 방식입니다. 기존에는 이와 같은 기능을 직접 구현하기 위해 고도의 엔지니어링 역량과 커스텀 파이프라인이 필요했지만, 이제는 Amazon Bedrock에서 제공하는 완전관리형 기능으로 간단하게 활용할 수 있게 되었습니다.

아키텍처 요약

Amazon Bedrock Knowledge Bases는 멀티모달 콘텐츠를 일괄적으로 처리하고 임베딩하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 사용자의 쿼리는 동일한 임베딩 공간으로 전환되어 유사한 데이터를 빠르게 검색하며, 이 과정은 콘솔 또는 코드 예제를 통해 자동화할 수 있습니다.

멀티모달 콘텐츠 임베딩 처리 방식

멀티모달 검색을 구현하기 위한 두 가지 주요 접근 방식이 존재합니다.

1. Amazon Nova Multimodal Embeddings

텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 텍스트로 변환하지 않고 직접 하나의 통합적 벡터 공간으로 임베딩합니다. 최대 30초의 미디어 청크를 자동으로 나누어 처리하며, 200개 이상의 언어를 지원하는 광범위한 범용성이 특징입니다. 비주얼 중심의 사용 사례에 효과적이며, 대표적으로 제품 탐색, 스포츠 영상 분석, 보안 영상 검색 등이 해당합니다.

2. Bedrock Data Automation

이미지, 오디오, 영상 콘텐츠를 먼저 텍스트화한 후 임베딩하는 방식입니다. 예를 들어 오디오에서 정밀한 대화 텍스트를 추출하고, 이미지에서는 장면 설명과 공간적 관계까지 반영할 수 있어 정밀한 검색이 가능한 접근 방식입니다. 회의 분석, 고객 상담 통화 분석, 준법 감시 등에 적합한 방식입니다.

이커머스를 위한 제품 영상 기반 연관상품 검색 사례

전통적인 온라인 제품 검색은 대부분 키워드 중심의 텍스트 기반이었습니다. 그러나 사용자가 원하는 상품을 정확히 설명하기 어렵거나, 영상이나 사진으로만 본 경우에는 검색에 한계가 있었습니다. Amazon Bedrock의 멀티모달 지식 베이스를 활용하면 이미지나 영상 속 요소만으로도 관련 제품을 검색할 수 있습니다.

사용자는 제품 사진을 업로드하거나 영상 장면을 기준으로 유사한 제품을 찾아볼 수 있으며, 이는 자동화된 벡터 임베딩 비교를 통해 빠르게 매칭됩니다. 이 경우 Nova Multimodal Embeddings가 최적의 선택입니다.

구성 가이드 및 배포 방법

구현을 위해서는 다음 단계에 따라 Amazon Bedrock Knowledge Base를 설정할 수 있습니다.

1. Amazon Bedrock 콘솔에서 지식 베이스 생성
2. 데이터 원본으로 Amazon S3 지정 (상품 이미지 및 영상 저장 위치)
3. 데이터 임베딩 모델로 Amazon Nova Multimodal Embeddings 선택
4. 벡터 저장소로 Amazon S3 Vectors 구성
5. 데이터 동기화 및 인덱싱 작업 수행
6. 텍스트, 이미지, 영상 쿼리를 통한 검색 결과 테스트

API 활용 자동화 및 성능 최적화

Amazon Bedrock은 AWS SDK 및 CLI를 활용해 프로그램을 통해 제품 자동 동기화, 검색 쿼리 실행, 지식 베이스 관리 등 다양한 자동화가 가능합니다. GitHub에 제공되는 샘플 노트북을 통해 전체 예제를 실행해볼 수 있으며, 멀티모달 RAG 기능을 응용한 고차원 검색 시스템 구축도 가능합니다.

정리 및 결론

Amazon Bedrock의 멀티모달 검색 기능은 기업 내 다양한 형식의 정보(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)를 하나의 워크플로우에서 통합적으로 처리하고 검색할 수 있는 강력한 솔루션입니다. 시각적 콘텐츠 기반의 시나리오에는 Amazon Nova Multimodal Embeddings를, 음성 중심의 정확한 검색이 필요한 경우에는 Bedrock Data Automation이 적합합니다.

이제 여러분의 기업도 단순한 텍스트 지식 베이스에서 한 단계 더 나아가, 시각적이고 직관적인 새 시대의 지식 기반 구축을 시작해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-multimodal-retrieval-for-amazon-bedrock-knowledge-bases/