[AWS] Amazon Bedrock란? 쉽게 정리

 

 

Bedrock

 

Amazon Bedrock

Bedrock는 AWS에서 제공하는 Generative AI 서비스로, 다양한 기반 모델(예시: Anthropic Claude, AI21 Labs, Stability AI, Cohere, Amazon Titan) 을 활용하여 AI 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있다.

 

AWS re:Invent 2022(2022년 11월)에서 공식적으로 발표되었다

https://aws.plainenglish.io/announcements-from-dr-swami-sivasubramanian-keynote-at-re-invent-2023-5d899d914955

 

Bedrock의 사전적 의미

1) "기반암" : 지구 표면 아래에 있는 단단한 암석층

2) "기초, 근본" :(비유적 의미) 어떤 것의 기초, 근본, 핵심 원칙
예: "Trust is the bedrock of a good relationship." → "신뢰는 좋은 관계의 근본(기초)이다."

https://en.wikipedia.org/wiki/Bedrock

 

 

Bedrock 특징

📌다양한 Generative AI 모델 제공: 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 텍스트 요약 등 

https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-bedrock-is-now-generally-available-build-and-scale-generative-ai-applications-with-foundation-models/

 

Generative AI 모델의 예시 (모두 Bedrock에서 사용할 수 있다)

모델	제공업체	기능
GPT-4	OpenAI	텍스트 생성 (챗봇, 문서 작성)
Claude	Anthropic	문맥 이해 및 텍스트 생성
Amazon Titan	AWS	기업용 생성형 AI 모델
Stable Diffusion	Stability AI	이미지 생성

 

📌서버리스(Serverless): 인프라를 직접 관리할 필요 없이 API를 통해 모델을 바로 사용할 수 있음 (모델 훈련 없이 바로 사용 가능)

사용한 만큼 비용 지불 (Pay-as-you-go)

 

📌커스텀 (Customization): 자신의 데이터로 모델을 Fine-tuning 가능

 

당연하지만 다양한 AWS 서비스와 쉽게 통합되며, Amazon SageMaker, AWS Lambda 등과 결합하여 다양한 워크플로우를 구축할 수 있다.

 

 

 

 

Bedrock Knowledge Base

Bedrock Knowledge Base는 Amazon Bedrock에서 제공하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능이다.

외부 데이터를 기반으로 AI 모델의 응답을 향상시키는 서비스이다

 

예시)

✔ 내 회사 문서, FAQ, 데이터에서 검색 후 답변
✔ 최신 정보 반영해서 더 정확한 AI 챗봇 만들기

✔ S3, RDS, OpenSearch 같은 데이터 저장소와 연결해서 검색가능하도록 만들수 있다.

https://aws.amazon.com/bedrock/knowledge-bases/

 

📌 RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG = Retrieval(검색) + Augmentation(보강)

– 검색 (Retrieval) → 질문과 관련된 정보를 외부 소스에서 가져옴
– 보강 (Augmentation) → 가져온 정보를 AL 모델(GPT 등)에 제공

 

📌 일반 AI → 그냥 기존 학습 데이터 속에서 찾아 대답함
📌 RAG AI → 기존의 학습 데이터뿐만 아니라, 외부 데이터를 검색하여 더 정확하게 최신 정보로 대답함
➡ 그래서 더 정확하고, 최신 정보도 반영 가능! 🚀

 

https://www.promptingguide.ai/research/rag