AWS Generative AI 및 AI 서비스 탐색: 빌더를 위한 실용 가이드
Source: Dev.to
최근에 AWS Certified AI Practitioner 시험을 통과했으며, 이번에 AWS Generative AI와 AI 서비스에 대한 실용적인 투어를 통해 배운 점과 관점을 공유하고자 합니다.
Generative AI는 현재 어디에나 존재하지만, 실제 프로덕션 수준의 GenAI 시스템을 구축하려면 대형 언어 모델만으로는 충분하지 않습니다. AWS는 언어, 음성, 비전, 검색, 대화, 인간 피드백을 처리하는 강력한 AI 서비스 생태계를 조용히 구축해 왔습니다. 이러한 서비스는 현대 GenAI 애플리케이션의 뒤에서 작동하며, 확장성, 신뢰성 및 엔터프라이즈 준비성을 제공합니다.
이 글에서는 가장 중요한 AWS AI 서비스를 살펴보고 실제 GenAI 아키텍처에서 이들이 어디에 위치하는지 이해해 보겠습니다.
1. AWS Bedrock으로 간단해진 기본 모델
AWS Bedrock은 AWS에서 생성 AI의 초석입니다. Amazon 및 타사 제공업체의 선도적인 기본 모델을 사용해 인프라를 관리하지 않고도 GenAI 애플리케이션을 완전 관리형 방식으로 구축할 수 있게 해줍니다.
Bedrock이 중요한 이유
- 단일 API를 통해 여러 기본 모델에 접근 가능
- 대규모 모델을 직접 관리하거나 학습할 필요 없음
- 엔터프라이즈 수준의 보안 및 프라이버시 제공
- AWS 서비스와의 원활한 통합
- Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 지원
왜 중요한가
Bedrock은 LLM이 존재하는 장소이지만, 실제 가치는 Comprehend, Kendra, Transcribe, Rekognition과 같은 서비스와 결합될 때 비로소 발휘됩니다. 이는 귀하의 GenAI 애플리케이션의 두뇌 역할을 합니다.
2. AWS Comprehend로 텍스트 이해하기
AWS Comprehend는 애플리케이션이 텍스트를 단순히 저장하는 것이 아니라 이해하도록 도와줍니다.
기능
- 감정 감지 (긍정, 부정, 중립)
- 명명된 엔터티 인식 (사람, 위치, 조직)
- 핵심 구문 및 주제 추출
- 개인 식별 정보(PII) 감지
왜 중요한가
GenAI 모델에 데이터를 보내기 전에 데이터를 정리, 분류 또는 필터링해야 할 경우가 많습니다. Comprehend는 이를 효율적이고 대규모로 수행합니다.
3. AWS Translate로 글로벌 진출
AWS Translate는 최소한의 노력으로 애플리케이션을 다국어 지원하도록 합니다. 실시간 및 배치 번역, 사용자 정의 용어집, 수십 개 언어를 지원합니다.
Where it shines
- 다국어 챗봇
- 국제 고객 지원
- 현지화된 콘텐츠 플랫폼
GenAI angle
번역은 GenAI 애플리케이션이 지리적 차이를 넘어 사용자에게 도달할 수 있게 하며, 언어별로 별도의 모델을 학습할 필요가 없습니다.
4. AWS Transcribe로 음성을 텍스트로 변환하기
AWS Transcribe는 딥러닝을 사용해 구어를 정확한 텍스트로 변환합니다.
기능
- 실시간 및 배치 전사
- 화자 식별
- 사용자 정의 어휘
- 의료 및 콜 분석을 위한 특수 모델
일반적인 사용 사례
- 콜센터 분석
- 회의 요약
- 음성 기반 애플리케이션
전사된 텍스트는 요약, 감정 분석 또는 LLM 프롬프트에 이상적인 입력이 됩니다.
5. Amazon Polly로 애플리케이션에 음성 추가하기
Amazon Polly는 Transcribe와 반대로 작동합니다—텍스트를 실제와 같은 음성으로 변환합니다. 신경망 기반 음성 및 SSML 지원을 통해 Polly는 다음과 같은 분야에서 널리 사용됩니다:
- 음성 비서
- 오디오북
- 접근성 도구
- IVR 시스템
GenAI 실전
LLM의 응답을 Polly와 결합하면, 이제 GenAI 애플리케이션이 말할 수 있습니다.
6. Amazon Rekognition으로 세상 보기
Amazon Rekognition은 애플리케이션이 이미지와 비디오를 이해할 수 있게 합니다.
Capabilities
- 객체 및 장면 감지
- 얼굴 분석
- 이미지에서 텍스트 추출
- 콘텐츠 검토
- 비디오 스트림 분석
Why it’s powerful
GenAI는 이제 텍스트에만 국한되지 않습니다. Rekognition은 시각 데이터를 활용해 의사결정을 강화하는 멀티모달 AI를 가능하게 합니다.
7. Amazon Lex로 챗봇 만들기
Amazon Lex는 대화형 인터페이스를 구축하기 위한 AWS 서비스이며, Alexa 뒤에 있는 동일한 기술입니다.
특징
- 자연어 이해
- 음성 인식
- 상황 인식 대화
GenAI와의 연계 방식
Lex는 대화 흐름을 관리하고, LLM은 백그라운드에서 지능적이고 동적인 응답을 생성합니다.
8. 실제로 작동하는 엔터프라이즈 검색: Amazon Kendra
Amazon Kendra는 기업 데이터에 구글과 같은 검색 기능을 제공합니다.
커넥터
- S3
- SharePoint
- Confluence
- 데이터베이스
키워드뿐만 아니라 자연어 질문을 이해합니다.
GenAI 슈퍼파워
Kendra는 종종 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)에서 사용되어 LLM 답변이 기업 지식에 기반하도록 합니다.
9. 인간이 여전히 필요한 경우: Amazon Mechanical Turk
Amazon Mechanical Turk는 인간 지능 작업을 위한 전 세계 인력을 제공합니다.
Common uses
- 데이터 라벨링
- 콘텐츠 검토
- 모델 평가
- 엣지 케이스 검증
Why it matters
인간이 결과를 검토하고 다듬을 때 GenAI 모델이 크게 향상됩니다.
10. 인간이 참여하는 AI와 AWS Augmented AI
**AWS Augmented AI (A2I)**는 인간 검토를 ML 워크플로에 직접 통합합니다.
이상적인 시나리오
- 모델 신뢰도 낮음
- 규정 준수가 중요한 결정
- 절대 타협할 수 없는 정확도 요구사항
A2I는 Rekognition 및 Textract와 같은 서비스에서 널리 사용되며, 맞춤형 모델에서도 작동합니다.
최종 생각
생성 AI가 헤드라인을 장식할 수 있지만, 실제 애플리케이션에서 GenAI를 사용 가능하고, 확장 가능하며, 신뢰할 수 있게 만드는 것은 이러한 기본적인 AWS AI 서비스입니다. AWS에서 AI 시스템을 구축하고 있다면, 이러한 서비스가 어떻게 함께 작동하는지 이해하는 것이 큰 아키텍처적 이점을 제공할 것입니다.
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