생성형 AI를 기반한 새로운 앱 개발 방식은?

AWS Summit도 잘 마무리되었고, 개인 유튜브 채널 업데이트도 할 겸 짧은 개념 동영상을 하나씩 올려보려고 합니다. 먼저 생성형 AI 분야에서 화두가 되고 있는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)과 Amazon Bedrock, Amazon Q 서비스에 대해 간략히 소개합니다.

우선 생성형 AI가 제공하는 파운데이션 모델을 이용하여, 업무 및 개발 생산성을 높일 수 있는 다양한 AWS 서비스를 이용할 수 있습니다. 누구나 접근하기 쉬운 노코드 도구인 PartyRock 부터, 기업 내부 업무 생산성을 높여 줄 Amazon Q Business, 그리고 손쉽게 생성형 AI를 구현할 수 있는 Amazon Bedrock Studio와 Amazon Q를 이용한 개발 사이클 전체의 변화를 살펴봅니다. 지난 AWS Summit 2024 기조 연설 중 일부를 요약했습니다.

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 이 때, 내부 데이터를 벡터 데이터로 변환하는 벡터 임베딩 그리고, 검색에서 사용할 수 있는 벡터 스토어를 이용합니다.

Amazon Bedrock 서비스
Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 및 Amazon과 같은 선도적인 AI 회사의 다양한 고성능 파운데이션 모델(FM)을 단일 API를 통해 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 보안, 개인정보 보호 및 책임형 AI를 포함하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능 세트를 활용합니다.

Amazon Bedrock을 사용하면 사용 사례에 맞게 상위 FM을 쉽게 실험 및 평가하고, 미세 조정 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 사용하여 데이터로 비공개로 사용자 지정하고, 엔터프라이즈 시스템 및 데이터 소스를 사용하여 작업을 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. Amazon Bedrock은 서버리스이므로 인프라를 관리할 필요가 없으며 이미 익숙한 AWS 서비스를 사용하여 생성형 AI 기능을 애플리케이션에 안전하게 통합하고 배포할 수 있습니다.

Amazon Q 서비스
이 서비스는 기업에서 실제 업무가 수행되는 방식을 혁신하는 생성형 AI 어시스턴트입니다. Amazon Q Business는 엔터프라이즈 시스템의 데이터 및 정보를 기반으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 AI 기반 도우미입니다.

Amazon Q Developer는 애플리케이션 코딩, 테스트 및 업그레이드부터 오류 진단, 보안 스캐닝 및 수정 작업 수행, AWS 리소스 최적화에 이르기까지, 개발자와 IT 전문가의 모든 작업을 지원합니다.

앞으로 개인 유튜브 채널에 짧은 동영상들도 많이 올려볼 예정이니, 많이 봐주세요!

- Channy Yun (윤석찬);

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