클라우드 기반 엔터프라이즈 AI 구축 가이드

클라우드 기반 엔터프라이즈 AI 구축 안내: 아마존 Bedrock과 Qlik 사례

최근 기업 내 데이터 활용도는 급격히 증가하고 있지만, 유의미한 질문을 빠르게 하고 신뢰할 수 있는 답변을 얻는 방법은 여전히 어려운 문제로 남아 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Qlik은 아마존 Bedrock을 활용하여 Qlik Answers를 구축하였습니다. 이 포스트에서는 Qlik이 이 도구를 어떻게 구축했으며, 아마존 Bedrock가 이를 어떻게 전 세계 규모로 지원하는지를 자세히 설명하겠습니다.

핵심 내용 및 사례

Qlik은 2026년 2월 Qlik Answers를 전 세계 40,000명 이상의 고객에게 제공하기 시작했습니다. 이 도구는 Qlik Cloud에서 AI 지원을 통해 신속하게 질문에 답할 수 있는 환경을 제공합니다.

프로젝트는 주로 세 가지 주요 문제와 맞서 싸웠습니다:

• 다양한 유형의 질문에 대해 전문가 수준의 추론을 제공하며, 이를 통해 속도를 희생하지 않고 효율적으로 대답할 수 있어야 했습니다.
• 각 지역의 데이터 주권 요구 사항을 만족시키면서 보편적인 수용 가능성을 확보해야 했습니다.
• 수요 대비 모델 용량을 예측하여 충분한 리소스를 적재적소에 배치해야 했습니다.

그 결과, Bystronic, Lintech International, TouchPoint Support Services와 같은 기관들은 Qlik Answers를 통해 데이터 활용을 극대화하고, 업무 효율성을 높이는 데 성공했습니다.

아키텍처는 여러 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층은 특정 기능을 수행합니다:

1. 진입 계층: Qlik Cloud에서 새로운 백엔드 기능을 쉽게 추가할 수 있는 안정적인 대화형 진입 지점입니다.
2. 라우팅 계층: 사용자 메시지와 대화 맥락을 해석하여 어디로 요청을 보낼지 결정합니다.
3. 응답 계층: 요청이 라우팅된 후, 신속하고 정확한 경로를 선택하여 응답을 구성합니다.
4. 전문가 에이전트 계층: 공통 런타임에 새로운 전문 에이전트를 쉽게 추가하여 확장성을 높입니다.
5. 대화형 분석 계층: 구조화된 데이터 질문을 전문 분석 경로로 라우팅하여 처리합니다.
6. 검색 계층: Amazon OpenSearch Service를 사용하여 비구조화된 문서 인덱싱과 검색을 담당합니다.
7. 모델 접근 계층: Qlik의 대형 언어 모델 게이트웨이를 통해 Amazon Bedrock에 연결하여 대화, 스트리밍, 재정렬 등을 수행합니다.

이러한 설계를 통해 Qlik은 견고한 AI 시스템을 구축할 수 있었으며, Bedrock의 도움으로 글로벌 스케일을 달성했습니다.

결론

Qlik Answers 구현은 속도와 정확도를 겸비한 아키텍처와 아마존 Bedrock의 유연성을 활용하여 구축되었습니다. 이글로벌 기반의 AI 솔루션은 2026년 2월 출시 이래 10만 건 이상의 발견을 제공하며, 고객의 시간과 리소스를 절약하는데 기여하고 있습니다. Qlik Answers는 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있는 환경을 제공하며, 아마존 Bedrock의 기술력은 이 혁신의 초석이 되었습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-qlik-built-grounded-enterprise-scale-ai-with-amazon-bedrock/