생성형 AI(Generative AI) 서비스 플랫폼, AWS Bedrock

AWS Bedrock

AWS Bedrock은 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 생성형 AI(Generative AI) 서비스 플랫폼입니다. 사용자는 대형 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델 등을 직접 학습시키지 않고도, 다양한 사전 훈련된 **기초 모델(Foundation Models, FMs)**을 API로 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

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📌 핵심 개념

1. Foundation Models (기초 모델)

AWS Bedrock은 여러 AI 기업들이 개발한 다양한 기초 모델들을 제공합니다. 대표적으로 다음과 같은 모델들이 포함됩니다.

제공 기업	모델 이름	기능
Anthropic	Claude	고성능 텍스트 생성 및 요약
AI21 Labs	Jurassic	자연어 처리 및 요약
Stability AI	Stable Diffusion	이미지 생성
Cohere	Command R	명령어 기반 텍스트 생성
Meta	Llama	대규모 언어 모델
Amazon	Titan	Amazon 자체 개발 모델 (텍스트, 벡터 등)

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🔧 주요 기능

✅ 서버리스 API

• 별도 모델 학습, 호스팅 필요 없이 API 호출만으로 AI 기능 사용 가능

✅ 모델 선택 자유

• 하나의 플랫폼에서 여러 모델을 비교하고 선택 가능
• 동일한 요청을 서로 다른 모델에 보내 결과 비교 가능

✅ 보안 및 컴플라이언스

• AWS 인프라 내에서 작동하므로 보안, 프라이버시, 규제 준수가 용이

✅ RAG, 에이전트, 벡터 검색 통합

• Amazon Bedrock에서는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 구조를 구축하거나, 벡터DB 기반 검색, 사용자 정의 AI Agent 설정도 가능

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💡 사용 사례

사용 사례	설명
챗봇 만들기	사용자 질문에 AI가 자연스럽게 응답
문서 요약	긴 텍스트나 보고서를 간결하게 요약
코드 생성	소스코드 자동 작성 (예: Claude, CodeWhisperer와 연동)
이미지 생성	텍스트 설명을 기반으로 이미지 생성
고객 서비스 자동화	이메일 답변, 상담 기록 분석 등

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🔐 요금

• 사용한 만큼 지불(Pay-as-you-go) 구조
• 요청 횟수(Token 수), 모델 종류에 따라 과금
• 무료 체험 제공되는 경우도 있음 (Free tier)

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🚀 시작 방법

1. AWS 콘솔 로그인
2. Amazon Bedrock 서비스 선택
3. Model 선택 (예: Claude, Titan 등)
4. Playground 또는 API 호출로 실습
5. 필요한 경우 Lambda, SageMaker, RDS 등 다른 AWS 서비스와 연동

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📘 실습 예시 (Python)

import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

response = bedrock.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-v2",
    body='{"prompt":"나주에 대해 설명해줘", "max_tokens_to_sample":300}',
    contentType="application/json"
)

print(response['body'].read().decode())

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🧠 언제 사용할까?

• 직접 모델을 학습하거나 호스팅할 여력이 없는 경우
• 다양한 모델을 빠르게 테스트하고 싶을 때
• 보안이 중요한 기업 환경에서 AI를 도입할 때
• 빠르게 프로토타입을 만들어보고 싶을 때