AWS의 Amazon Bedrock과 프롬프트 캐싱 최적화 전략

소개

현대의 인공지능(AI) 활용 환경에서는 효율적인 데이터 처리가 필수적입니다. Amazon Bedrock은 고급 프롬프트 캐싱 기능을 제공하여 비용과 지연 시간의 최적화를 도와줍니다. 본 포스트에서는 Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 기능을 활용하여 비용 절감과 성능 향상을 이루는 방법을 알아보겠습니다.

본문

프롬프트 캐싱의 역할과 효과

Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 기능은 반복적인 입력 토큰의 비용을 최대 90%까지 줄일 수 있습니다. 이는 동일한 컨텍스트를 여러 번 보낼 때 매번 새로 처리할 필요 없이 캐시된 데이터를 활용하기 때문입니다. 캐싱되지 않을 경우, 동일한 컨텍스트에 대해 여러 질문을 보내면 해당 질문 수만큼 새로운 입력 토큰이 과금됩니다.

주요 사용 사례

1. 메시지 콘텐츠 캐싱: 긴 문서를 여러 질문에 대해 분석할 때 유용합니다.
2. 시스템 프롬프트 캐싱: 대화에서 동일한 지침과 페르소나 정의를 여러 번 사용할 때 활용합니다.
3. 도구 정의 캐싱: 상세한 JSON 스키마로 정의된 도구를 다수 사용하는 경우 유용합니다.
4. 혼합 TTL 캐싱: 콘텐츠 유형에 따라 서로 다른 캐시 만료 시간을 지정할 수 있습니다.
5. 테넌트 격리: 여러 테넌트를 사용하는 어플리케이션에서 개별 테넌트의 캐시 사용을 격리합니다.
6. LangChain 통합: LangChain 프레임워크와 통합하여 사용이 가능합니다.

그림 삽입 예제

Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 요청 흐름은 다음과 같습니다:

결론

프롬프트 캐싱을 통해 Amazon Bedrock을 활용하면 AI 모델의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 각 사용 사례에 맞는 최적화 전략을 적용하여 시스템의 비용 절감과 성능 개선을 동시에 이뤄보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-cost-and-latency-with-amazon-bedrock-prompt-caching/