Amazon Bedrock AgentCore로 문서 분석 개선하기

Amazon Bedrock AgentCore를 이용한 문서 분석 개선 방법

AI 기술이 다양한 분야에서 빠르게 적용되고 있는 현재, 대량의 문서를 효율적으로 분석하고 처리하는 방법은 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 문서 분석의 경우, 컨텍스트 창(context window)의 한계로 인해 분석이 어려워지는 경우가 많습니다. Amazon Bedrock AgentCore를 활용하면 이런 한계를 극복할 수 있는 방안을 제공해줍니다.

Recursive Language Model (RLM)의 활용

전통적인 방법에서는 대량의 문서를 단순히 모델에 입력하는 것이 일반적인데, 이는 모델의 컨텍스트 창을 초과하여 분석이 실패하거나 중간 정보가 손실되는 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 RLM에서는 문서를 그대로 입력하는 대신, 프로그램적으로 상호작용할 수 있는 외부 환경으로 처리하여, 모델이 필요한 시점에 세부 분석을 수행할 수 있도록 합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter의 구현

Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter는 Python 환경에서 지속적인 데이터 상태를 유지하며, 문서의 특정 섹션을 분석하기 위해 하위 LLM 호출을 오케스트레이션 할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 각기 다른 길이와 구조를 가진 대규모 문서를 효율적으로 분석할 수 있습니다.

1. 세션 시작과 문서 로딩: Bedrock AgentCore Code Interpreter 세션을 시작하고 문서를 로딩합니다.
2. 문서 초기화 및 Helper 함수 정의: 메모리 내에 문서를 로딩하고 필요 시 하위 LLM을 위한 쿼리를 정의합니다.
3. 질문 제출 및 코드 실행: Python 코드를 작성하여 문서 탐색 및 특정 섹션의 의미 분석을 진행합니다.

성능 비교 결과

RLM을 사용한 경우, 기존 방법에 비해 높은 분석 정확도와 성공률을 보여주었으며, 특히 Claude Sonnet 4.6 모델에서는 LongBench v2 Financial QA 벤치마크에서 다른 방법보다 훨씬 높은 80%의 정확도를 달성했습니다.

마무리

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 RLM은 대량 문서 분석에 있어 새로운 패러다임을 제시합니다. 이는 금융 분석, 코드 탐색, 의료 연구 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 향후 여러분의 문서 분석 과제에 이 접근 방법을 적용하여 그 결과를 함께 공유해 주시기 바랍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/break-the-context-window-barrier-with-amazon-bedrock-agentcore/