Innovative Document Processing with Amazon Bedrock AgentCore

서론

오늘날 기업 환경에서는 문서 처리 자동화가 필수적입니다. 특히 AWS의 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 혁신적인 인공지능 문서 처리 시스템은 업무 효율성을 극대화합니다. 이번 글에서는 본 시스템을 활용하여 문서 처리를 자동화하고 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

본문

주요 내용 및 사례

온프레미스 인텔리전트 문서 처리(IDP) 시스템은 주로 정적인 템플릿에 의존합니다. 최근 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore를 통해 에이전트 중심의 IDP 시스템을 제안하여 기존의 한계를 극복했습니다. 이 시스템은 문서 유형을 자동으로 분류하고, 데이터를 추출 및 검증한 후 학습하여 반복적인 작업을 최소화합니다.

Challenge & Solution

1. 템플릿 경직성: 문서 레이아웃 변화 시 추출 실패.
2. 학습 부재: 동일한 오류 반복.
3. 확장성의 부담: 새로운 문서 유형 처리 비용 증가.

이를 해결하기 위해 AI 에이전트들은 각 문서를 분석, 추출 및 검증하고, 학습을 통해 지식을 축적합니다. 덕분에 앞으로 유사한 문서들은 최소한의 추가 설정으로 처리 가능합니다.

적용 사례

1. 새로운 문서 처리 (훈련 워크플로우): 두 개 바퀴 상점(Two Wheel Store)에서 첫 구매 주문서를 업로드 시, 자동으로 텍스트 추출, 유형 인식 및 데이터 검증을 수행합니다.
2. 기존 문서 처리 (자동화 워크플로우): 동일한 상점에서 두 번째 주문서가 도착하면, 불필요한 절차를 생략하고 더욱 신속하게 처리합니다.

시스템 설명

• 인프라 아키텍처: 문서가 Amazon SES 또는 S3에 도착하면 EventBridge가 Lambda를 호출하여 AgentCore 런타임을 통해 처리를 오케스트레이션합니다.
• 에이전트 협업: 각 에이전트는 특정 역할을 맡아 문서 텍스트를 추출 및 검증하고, 분석 결과를 유지합니다.

활용 및 배포 가이드

1. Prep 단계: AWS 계정 및 Bedrock 서비스 접근 권한 확보.
2. 배포: AWS CDK 및 Docker 설치 후 스택을 배포하여 약 15-20분 내에 시스템을 구축합니다.
3. 적용 및 검토: 웹 UI에서 샘플 문서를 업로드하여 수행 과정을 직접 확인합니다.

자동화와 효율

Amazon Bedrock AgentCore의 MLOps 도구는 문서 처리를 자동화하여 시간과 비용을 절감합니다. 또한, AgentCore Gateway를 통해 에이전트와 API의 통합을 지원하여 기업의 요구에 쉽게 맞출 수 있습니다.

결론

에이전트 기반의 IDP 시스템은 변화하는 비즈니스 요구에 맞춰 신뢰성과 확장성을 제공하며, 반복적인 수작업을 제거하여 빠른 데이터 처리와 정확성을 보장합니다. 이 솔루션을 통해 기업은 문서 관리를 혁신적으로 개선할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-self-improving-document-processing-using-amazon-bedrock-agentcore/