아마존 베드록 에이전트코어 웹 검색 기능 소개

아마존 베드록 에이전트코어를 위한 웹 검색 기능 소개

인공지능(AI) 에이전트는 조직이 정보를 찾고 활용하는 방식을 혁신하고 있으나, 정보가 기본적으로 모델 학습 시점에 고정된다는 구조적 한계를 가지고 있습니다. 특히 실시간 정보에 대한 응답이 필요한 경우, 이를 문제로 지적할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)에 새롭게 추가된 웹 검색 기능이 주목받고 있습니다.

아마존 베드록 에이전트코어의 웹 검색 기능

아마존 베드록 에이전트코어의 웹 검색 기능은 AWS 인프라 내에서 웹 데이터를 검색하여 에이전트가 보다 실시간에 가까운 정보를 생성할 수 있도록 하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 호환 웹 검색 기능을 제공합니다. 이를 통해 별도의 인프라 관리 없이 웹으로부터 직접 정보를 얻을 수 있으며, 검색 API를 설정할 필요가 없습니다.

웹 검색 기능의 차별점과 활용 사례

1. 맞춤형 웹 인덱스: 아마존 운영 웹 인덱스를 통해 수십억 문서를 수집하며 범위와 정확도를 높였습니다.
2. 지속적인 업데이트: 자동화된 시스템으로 인덱스를 지속적으로 업데이트하여 최신 콘텐츠 반영 속도를 높였습니다.
3. 지식 그래프: 엔티티 기반 사실 확인을 통해 데이터의 정확성을 확보합니다.
4. 의미적 스니펫 추출: 모델 컨텍스트에 적합한 데이터를 제공하여 불필요한 부하를 줄이고 응답의 정확도를 향상합니다.
5. 프라이버시 중심 설계: AWS 내부에서 데이터가 처리되어 외부로 데이터가 유출되지 않습니다.

이러한 기능을 통해 아마존 베드록 에이전트코어는 정확한 정보를 제공하며, 미리 학습된 데이터에 의존하지 않고 실시간 분석을 가능하게 만듭니다.

활용 가이드

에이전트에 웹 검색을 추가하려면 Gateway에 Web Search Tool을 연결하고 MCP 호환 프레임워크를 통해 호출할 수 있습니다. AI 에이전트가 실시간 정보가 필요할 때마다 웹 검색을 활용하여 확실하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore의 웹 검색 도구는 웹에서 최신 정보를 얻어 문제 해결을 위한 강력한 도구입니다. 데이터를 로컬 AWS 인프라에 보관하여 보안과 프라이버시를 보장하면서도 에이전트의 정확도를 높이는 혁신적인 방법을 제공합니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-web-search-on-amazon-bedrock-agentcore/