아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 데이터 분석 혁신

생성형 AI 활용 배경 및 클레어 소개

마케터의 데이터 분석 한계: 디파이너리 사용자인 마케터들은 SQL 지식 부족, 분석 요청의 시간 지연 및 커뮤니케이션 비용으로 인해 데이터 접근성과 분석 능력에 제약을 겪었습니다.
클레어(Claire) 도입: 아이지에이웍스는 이러한 문제를 해결하고자 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL AI 에이전트 클레어를 개발하여 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환, 데이터 분석을 자동화했습니다.
클레어의 주요 기능: 자연어 질의 처리, Amazon Bedrock 기반 자동 SQL 생성 및 실행, 차트 시각화, 종합적인 분석 결과(요약, 차트, 원본 데이터, 연관 질문) 제공을 통해 인사이트를 다각도로 전달합니다.
핵심 요구사항: 높은 정확도와 신뢰성, 최적화된 사용자 경험, 엄격한 데이터 격리 및 보안(멀티테넌트 환경), 확장성과 유연성을 고려하여 설계되었습니다.

4가지 핵심 레이어: Amazon Bedrock의 Claude 모델을 중심으로 RAG, LangGraph, LLMOps 기술을 통합한 사용자 인터페이스, AI 에이전트, RAG 기반 컨텍스트 처리, 데이터/LLMOps 레이어로 구성됩니다.
사용자 인터페이스 및 대화 관리: SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 통신으로 워크플로우 진행 상황을 투명하게 공유하며, Amazon Aurora에 대화 이력을 저장하여 문맥을 유지하고 추천 질문을 제공합니다.
AI 에이전트 레이어: Amazon Bedrock의 Claude 3.7 Sonnet (복잡한 SQL, 한국어 처리, Highcharts JSON) 및 Claude 3.5 Haiku (빠른 보조 작업)를 LangGraph 기반 멀티 에이전트 워크플로우에 활용합니다.
RAG 기반 컨텍스트 처리: Amazon OpenSearch Service와 Amazon Titan Embeddings v2를 활용하여 데이터 스키마, 비즈니스 로직, 샘플 쿼리 등을 인덱싱하고, 질문과 유사한 컨텍스트를 검색하여 지능형 프롬프트를 구성합니다.
데이터 및 LLMOps 레이어: Amazon Redshift의 스키마 수준 격리로 멀티 테넌트 데이터 보안을 강화하고, 세션 기반 동적 권한 관리를 구현합니다. 프롬프트 템플릿 버전 관리와 실시간 모니터링으로 LLMOps를 운영합니다.