AWS와 EDB Postgres AI로 Semantic Layer 구축 가이드

AWS와 EDB Postgres AI를 활용하여 agentic AI를 위한 성능과 탄력성을 갖춘 Semantic Layer를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 EDB Postgres AI를 사용하여 고객 360(C360) 질문에 대한 답변을 제공하는 Amazon Bedrock AgentCore의 운영 방식과 그 이점을 살펴봅니다.

Semantic Layer의 필요성과 적용 사례

Semantic Layer는 데이터의 의미를 정의하고 데이터베이스 내에서 데이터와 운영 방식의 통합을 가능하게 함으로써 AI 에이전트가 비즈니스 질문에 답할 수 있도록 돕습니다. 이 개념을 Postgres AI에 구현함으로써 AgentCore Gateway를 통해 다양한 데이터 소스에 접근할 수 있으며, 이로 인해 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다.

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주요 구성 요소 및 장점

1. AI 데이터베이스(AIDB) 확장: Postgres 데이터베이스에 AIDB 확장을 통해 사용자가 데이터를 더욱 의미 있는 방식으로 탐색할 수 있도록 지원합니다.
2. Adaptive Data Governance: Postgres의 GRANT 및 행 수준 보안을 사용하여 데이터 액세스를 제어함으로써 다양한 에이전트에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있습니다.
3. MCP 프로토콜: Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 통해 외부 에이전트에게 SemKB(semantic knowledge base)를 노출합니다.

활용 사례: EDB Postgres AI의 C360 데이터 세트

C360 데이터 세트를 EDB Postgres AI의 전용 스키마에 로드하고, 이를 통해 고객의 연간 지출 순위, 대대적인 소비자 수치 등을 추적하는 범용적인 비즈니스 질문을 예시로 제공합니다.

1. 각 주(State) 별로 상위 10명의 고객을 추적합니다.
2. 각 주마다 대대적인 소비자가 몇 명 있는지 확인합니다.

결론

AWS의 Amazon Bedrock과 AgentCore, 그리고 EDB Postgres AI의 조합은 AI가 비즈니스 질문에 정확하게 답할 수 있는 견고한 구조를 제공합니다. 비즈니스 의미, 결합 경로, 거버넌스는 이미 스키마에 존재하는 Postgres primitives를 통해 정의되며, 이 모든 요소는 AWS의 인프라와 함께 최고의 성능을 발휘합니다.

주제별 추가 학습 및 다음 단계

Semantic Layer 구축에 대해 깊이 있는 학습을 원하신다면 다음 단계를 권장합니다.

1. Postgres 데이터베이스의 스키마 구축
2. Comment와 View를 활용하여 비즈니스 의미 정의
3. AIDB MCP endpoint 설정 및 ALB 등록

AWS 및 EDB Postgres AI를 활용한 무한한 AI 가능성을 탐구해 보세요.
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