AWS와 Stardog을 활용한 에이전트 AI 시맨틱 레이어 구축

주장기업은 데이터 분석 효율을 높이기 위해 단순한 대시보드 활용을 넘어 자율적으로 추론하고 계획하는 생성형 AI 에이전트 도입을 추진합니다. 파편화된 데이터 소스는 AI가 잘못된 정보를 생성하는 원인이 되므로, 이를 해결할 시맨틱 레이어 구축이 필수적입니다.

팩트Stardog의 시맨틱 AI 애플리케이션은 아마존 오로라(Amazon Aurora) 및 아마존 레드쉬프트(Amazon Redshift)와 같은 데이터 소스에 직접 연결하여 추출·변환·적재(ETL) 과정 없이 데이터를 통합합니다. 이 솔루션은 아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(Amazon EKS), 아마존 엘라스틱 컨테이너 서비스(Amazon ECS), AWS 람다(AWS Lambda) 등 다양한 AWS 컴퓨팅 환경에서 동일하게 작동합니다.

팩트아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)는 인바운드 인증, 호스팅, 도구 자격 증명을 하나의 관리형 서비스로 통합하여 제공합니다. 기업은 이 서비스를 통해 복잡한 인프라 설정 없이도 AI 에이전트를 효율적으로 운영합니다.

교차검증기존의 검색 증강 생성(RAG) 방식은 문서 기반 정보 검색에는 효과적이지만, 여러 시스템에 걸친 복잡한 분석 질문이나 비즈니스 규칙 적용에는 한계가 존재합니다. 따라서 RAG와 시맨틱 레이어를 상호 보완적으로 사용하는 전략이 필요합니다.

팩트시맨틱 레이어는 온톨로지 기반의 데이터 뷰를 제공하며, 데이터 저장 위치를 변경하지 않고도 실시간으로 구조화 질의어(SQL)로 변환하여 데이터를 조회합니다. 데이터 의미를 한 번 정의하고 재사용하여 정보 일관성을 보장합니다.

팩트Stardog은 가상 그래프(Virtual Graph) 기술을 사용하여 외부 시스템 데이터를 실시간으로 수집합니다. 또한 명명된 그래프(Named Graph)를 통해 데이터 접근 제어를 수행하며 사용자 역할에 따른 보안 정책을 준수합니다.

주장AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 답변을 도출하기 위해서는 모델 계층, 의미 계층, 데이터 계층의 세 가지 요소가 유기적으로 작동해야 합니다. 모델은 언어와 추론을 담당하고, 시맨틱 레이어는 비즈니스 맥락과 규칙을 제공합니다.

팩트해당 솔루션은 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 통해 앤스로픽 클로드 소넷 3.5(Anthropic Claude Sonnet 3.5) 모델을 활용합니다. 모델은 사용자 질문을 이해하고 필요한 데이터를 시맨틱 레이어에 요청하며 최종 답변을 자연어로 생성합니다.

교차검증기업 데이터는 고객 관계 관리(CRM), 빌링 시스템 등 각기 다른 시스템에서 서로 다른 정의로 관리됩니다. AI 에이전트가 이러한 파편화된 데이터에 직접 접근할 경우, 시스템 간 데이터 불일치로 인해 잘못된 분석 결과를 도출할 위험이 있습니다.

주장시맨틱 레이어는 데이터의 의미적 연결고리를 제공하여 AI 에이전트가 비즈니스 규칙을 정확히 이해하도록 돕습니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 정확도를 높이는 핵심 동력이 됩니다.

주장향후 기업은 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 관리하는 시맨틱 레이어를 통해 AI 에이전트의 활용 범위를 넓힐 전망입니다. 이는 데이터 사일로 현상을 해소하고 기업 내 AI 도입 속도를 가속화합니다.

출처AWS 머신러닝 블로그(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-semantic-layer-for-agentic-ai-on-aws-with-stardog-and-amazon-bedrock-agentcore/)를 교차 검증했습니다.