삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신: AI 챗봇 도입

이 게시물은 삼성전자가 AWS Amazon Bedrock AgentCore와 MCP를 활용하여 로봇 설비 데이터 분석을 위한 AI 챗봇을 구축한 사례를 소개합니다.

주요 도전과제

• 복잡한 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 변환
• 인터랙티브 차트 생성 및 시각화 제공
• 범용 챗봇 클라이언트와의 통합 및 확장성 확보
• 운영 부담 최소화와 안정적 서비스 제공

아키텍처 및 기술 활용

• Amazon Bedrock AgentCore로 AI 에이전트 오케스트레이션
• Text-to-SQL과 SQL 실행 도구 구현
• AWS Lambda 기반 차트 생성 및 MCP 프로토콜 연동
• Amazon ECS, DynamoDB, Cognito 등 AWS 관리형 서비스 활용

결과 및 효과

• 6주 만에 실사용 가능한 AI 챗봇 개발 및 1일 만에 복잡한 아키텍처 배포
• 자연어 질의응답을 통한 신속한 데이터 분석 및 인사이트 발견
• 다중 데이터베이스를 아우르는 복합 질문 처리 가능
• 데이터 기반 의사결정 환경의 혁신적 개선