Strands와 Exa를 활용한 웹 검색 AI 에이전트 구축 방안
아마존 웹 서비스의 Strands와 검색 엔진 Exa를 결합하여 웹 검색 기능을 갖춘 인공지능 에이전트를 구축하는 방법을 제시합니다. 모델 주도형 접근 방식을 통해 개발 효율성을 높이고 정확한 정보를 추출하는 기술적 구조를 설명합니다.
주장인공지능 에이전트가 연구와 사실 확인, 경쟁 정보 분석을 수행하려면 최신 정보에 접근하는 과정이 필수적입니다. 기존 일반 검색 응용 프로그램 인터페이스는 인간의 브라우징에 최적화되어 있어, 에이전트가 직접 활용하기에는 불필요한 데이터가 많습니다.
팩트Strands Agents SDK는 아마존 웹 서비스에서 제공하는 오픈 소스 프레임워크로, 모델 주도형 접근 방식을 통해 에이전트를 구축합니다. 개발자가 워크플로우를 직접 작성하는 대신, 모델이 스스로 도구를 호출하고 작업 순서를 결정합니다.
팩트Exa는 거대 언어 모델과 인공지능 에이전트를 위해 설계된 웹 규모의 검색 엔진입니다. 이 엔진은 키워드 일치가 아닌 의미론적 유사성을 기반으로 검색 결과를 제공하며, 광고나 검색 엔진 최적화 노이즈가 제거된 구조화된 콘텐츠를 반환합니다.
교차검증일반 검색 응용 프로그램 인터페이스를 사용하면 개발자는 데이터를 에이전트가 활용할 수 있는 형태로 변환하기 위해 별도의 파서와 크롤러를 구축해야 합니다. Exa를 통합하면 이러한 중간 처리 과정을 생략하여 에이전트의 작업 효율성을 높입니다.
팩트Exa 통합은 검색과 콘텐츠 추출이라는 두 가지 핵심 도구를 제공합니다. 검색 도구는 뉴스나 연구 논문 등 다양한 영역에서 의미론적 검색을 수행하며, 추출 도구는 선택한 웹 주소의 전체 내용을 가져옵니다.
팩트검색 도구는 인스턴트와 패스트, 오토, 딥 등 네 가지 검색 모드를 지원합니다. 오토 모드는 품질과 지연 시간 사이의 균형을 맞춘 기본 설정이며, 딥 모드는 최대 6초가 소요되지만 가장 포괄적인 결과를 제공합니다.
교차검증에이전트가 검색 결과를 처리할 때, 과도한 텍스트는 거대 언어 모델의 컨텍스트 윈도우를 낭비할 위험이 있습니다. Exa는 하이라이트 기능을 통해 특정 글자 수만큼의 텍스트만 추출하도록 제어하여 자원 효율성을 확보합니다.
팩트Strands Agents SDK는 40개 이상의 사전 구축된 도구를 포함하며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 지원합니다. 새로운 도구를 추가할 때 도구 목록에 해당 항목을 포함하기만 하면 모델이 자동으로 사용법을 학습합니다.
팩트이 통합 기능을 사용하려면 파이썬 3.10 이상 버전과 아마존 베드록 접근 권한이 있는 아마존 웹 서비스 계정, 그리고 Exa 응용 프로그램 인터페이스 키가 필요합니다. 필요한 패키지는 파이썬 패키지 관리자인 pip 명령어를 통해 설치합니다.
출처아마존 웹 서비스의 머신러닝 블로그를 통해 해당 기술의 통합 구축 방식을 교차 검증했습니다. (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-web-search-enabled-agents-with-strands-and-exa/)
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