이 게시물은 Amazon Bedrock 및 Strands Agents로 롯데백화점 AI 컨시어지 구축 사례를 정리한 글입니다.

아키텍처 요약

• API 레이어: CloudFront·WAF, ALB, ECS에서 Strands 에이전트 운영
• AI 에이전트 레이어: Bedrock의 Claude 모델 사용, Guardrails로 개인정보·부적절 데이터 차단, DynamoDB로 대화 이력 관리
• 데이터·색인 레이어: 온프레 → S3 → SNS/SQS → Lambda → OpenSearch, Titan 임베딩으로 벡터 검색

구현 및 도구 설계

• 의도별 도구 분류로 OpenSearch 쿼리 및 카테고리 기반 추천 처리
• 웹 검색 데이터는 Step Functions로 배치 수집·Claude 모델로 추출·검증 후 색인

운영 최적화

• 토큰 최적화: 시스템 프롬프트 재배치 및 캐싱, 도구 결과 경량화, 대화 이력 압축
• 검색 결과 필터링 및 참조 인덱스 표기로 응답 정확도 및 비용 개선

성과 및 확장

• 반복 문의 감소와 고객 경험 개선
• 다국어 지원 및 개인화 추천 고도화 계획