삼성전자, AI 챗봇으로 로봇 설비 데이터 분석 혁신!
by DD
5개월 전
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Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 로봇 설비 데이터 분석을 위한 AI 챗봇을 구축함
자연어 처리를 통해 SQL 쿼리를 생성하고, 인터랙티브 차트를 제공하여 데이터 분석 효율을 높임
AWS PACE 및 EBA 프로그램을 통해 개발 6주 만에 실사용 가능한 AI 챗봇을 배포, 데이터 분석 프로세스 혁신 달성
Amazon Bedrock AgentCore 아키텍처 심층 분석
Amazon Bedrock AgentCore는 AgentCore Runtime과 AgentCore Gateway로 구성되어, 자연어 질문을 처리한다. 구체적으로 Text-to-SQL 도구를 통해 SQL 쿼리를 생성하고, MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 인터랙티브 차트를 렌더링한다. 따라서, 데이터 분석 자동화 및 확장성 확보가 가능하다.
Text-to-SQL 프롬프트 엔지니어링 핵심 요소
효과적인 Text-to-SQL 프롬프트는 데이터베이스 환경 정보, 상세한 데이터베이스 스키마, 쿼리 최적화 규칙을 포함해야 한다. 구체적으로 Amazon Athena의 특성을 고려하여 비용 절감을 위한 쿼리 최적화가 필수적이다. 따라서, 정확한 쿼리 생성과 성능 향상을 동시에 달성할 수 있다.
MCP(Model Context Protocol)를 활용한 차트 통합
MCP를 통해 차트 생성 도구를 외부 서비스로 분리하여, Claude Desktop과 같은 다양한 LLM 도구와의 통합을 용이하게 한다. 구체적으로 AgentCore Gateway를 통해 Amazon Cognito 인증을 구현하고, Lambda 함수를 호출한다. 따라서, 유연한 확장성과 다양한 챗봇 클라이언트 지원이 가능해진다.
