AWS에서 허깅페이스 스몰에이전트를 활용한 에젠틱 AI 솔루션 구축하기

지능형 AI 시스템은 대화형 AI에서 벗어나 복잡한 추론, 도구 사용, 코드 실행이 가능한 독립적 에이전트로 진화하고 있습니다. 오늘은 AWS와 허깅페이스의 스몰에이전트를 활용해 더욱 효율적이고 확장 가능한 에이전트 AI 솔루션을 구축하는 가이드를 소개해 드리겠습니다. 이 글에서는 에이전틱 AI 솔루션의 주요 구성 요소와 배치 방식에 대한 안내를 제공하고, 헬스케어 분야를 중심으로 한 실제 사례를 통해 여러 산업에 적합한 솔루션을 어떻게 구축할 수 있는지 알아보겠습니다.

에이전틱 AI의 핵심 내용 및 활용 사례

허깅페이스의 스몰에이전트 라이브러리는 몇 줄의 코드만으로 에이전트를 구축하고 실행할 수 있도록 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다. 오늘은 AWS에서 관리되는 서비스를 통합하여 에이전틱 AI 솔루션 구축 방법을 단계별로 보여드리겠습니다. 이 솔루션은 멀티 모델 배치 옵션, 벡터 기반의 지식 검색, 그리고 임상 결정을 지원하는 기능을 보여줍니다.

이 아키텍처는 SageMaker AI, Amazon Bedrock API, 그리고 컨테이너화된 모델 서버와 같은 다양한 백엔드 서비스를 통해 복잡한 의료 쿼리를 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 다음과 같은 서비스로 구성됩니다:

• SageMaker AI: 의료 특화 모델 질의와 자동 확장을 위한 관리형 엔드포인트 제공.
• Amazon Bedrock: 복잡한 추론과 기초 모델 접근을 지원.
• Amazon OpenSearch Service: 벡터 유사성 매칭과 맥락적 지식 검색을 지원.
• Amazon ECS 및 Fargate: 스몰에이전트 라이브러리를 사용하는 파이썬 애플리케이션의 서버리스 컨테이너 오케스트레이션.
• AWS IAM: 보안 및 접근 제어 지원.
• 컨테이너화된 모델 서버: 자체 호스팅 기반 모델 배포 지원.

이를 통해 기업에서는 각자의 운영 필요에 따라 배치 옵션을 선택할 수 있으며, AWS의 보안 기능으로 인해 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

아키텍처 다이어그램

이 솔루션은 의료 산업뿐만 아니라 다른 도메인에 의해서도 많이 사용될 수 있으며, 예를 들어 금융 서비스, 제조업, 에너지 산업 등에서 복잡한 문제 해결을 위해 기하학적인 확장성을 제공합니다.

결론

이번 글에서는 AWS와 허깅페이스 스몰에이전트를 활용한 에이전틱 AI 솔루션 구축 방법에 대해 알아보았습니다. 이 솔루션은 다양한 산업의 특정 요구 사항에 맞춘 AI 시스템 배치 옵션을 제공하며, AI 시스템의 확장성 및 성능을 극대화합니다.

• [1] 소스 URL