Amazon Bedrock을 이용한 Rufus와 같은 지능형 쇼핑 어시스턴트 구현

이 게시물은 Amazon Bedrock과 AWS 서비스를 활용하여 Amazon Rufus와 유사한 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법을 설명합니다.

핵심 구성 요소

• Amazon Bedrock을 중심으로 다양한 LLM 모델 활용
• DynamoDB, OpenSearch, API Gateway, Lambda 등 AWS 서비스 연계
• 효율적인 Tool 사용과 컨텍스트 미리 준비하기로 응답 속도 최적화
• 스트리밍 응답과 특수 토큰을 활용한 텍스트와 구조화 정보 분리
• Prompt caching을 통한 토큰 사용량 및 비용 절감

최적화 및 구현 전략

• Tool 호출 횟수 최소화로 지연 시간 감소
• 미리 사용자 데이터 로딩으로 빠른 응답 실현
• 특수 토큰(<|PRODUCTS|>, <|ORDERS|>)으로 응답 구조화
• 다양한 데이터 소스 API 연동으로 유연한 환경 구성

결론

전용 LLM 개발 없이도 AWS 관리형 서비스와 Amazon Bedrock을 조합해 실용적이고 빠른 AI 쇼핑 어시스턴트를 구현할 수 있음을 확인했습니다.