AWS, 인공지능 에이전트용 지식 그래프 서비스 발표

아마존의 클라우드 서비스 AWS는 인공지능 에이전트가 기업 데이터를 활용하기 위한 '맥락 계층'을 구축하는 3가지 신규 서비스를 발표했다. 발표는 뉴욕에서 개최된 AWS Summit NYC에서 진행되었으며, 핵심 서비스인 'AWS Context'를 시작으로 'Amazon S3 Annotations'의 일반 제공 개시와 'AWS Glue Data Catalog'의 기술 자산 기능 미리보기가 동시에 공개되었다.

맥락 계층이란 기업이 보유한 대량의 데이터와 인공지능 에이전트 사이에 위치하여 에이전트가 '무엇을 참조해야 할지'를 이해할 수 있도록 하는 메커니즘이다. 지금까지 이 영역에는 표준화된 서비스가 없었으며, 기업마다 독자적인 구현이 필요했다. AWS는 이 과제를 해결하기 위해 에이전트의 사용 실적으로부터 자동으로 학습하는 방식을 채택했다.

AWS Context는 기업이 기존의 데이터로부터 자동으로 지식 그래프를 구축하는 서비스다. 지식 그래프란 데이터 간의 관계성을 지도처럼 정리한 것으로, 어느 테이블에 무엇의 정보가 있는지, 각 데이터 소스 간에 어떤 관계가 있는지 같은 정보를 자동으로 추정한다. AWS의 에이전트형 인공지능 담당 부사장인 Swami Sivasubramanian는 '에이전트가 계속 사용함에 따라 어느 데이터 소스가 정확한 결과를 제공하는지를 학습하고, 지식 그래프 자체가 자동으로 개선된다'고 설명했다.

데이터 관리자는 AWS 관리 콘솔에서 추정된 관계성을 확인하고, 업무상의 정의 및 사용 규칙을 부여한 후 본환경에 반영할 수 있다. 또한 접근 권한 관리에는 AWS가 제공하는 기존의 IAM이나 Lake Formation의 체계가 활용되어 누가 어느 데이터에 접근했는지를 추적할 수 있다. 메타데이터는 Amazon S3에 Apache Iceberg 형식으로 저장되므로 Athena나 Redshift 등 표준 엔진에서 참조할 수 있으며, AWS 독자적인 API에 대한 의존성을 피한 설계가 되어 있다.

함께 발표된 Amazon S3 Annotations은 스토리지 상의 파일 하나하나에 업무상의 의미나 보충 정보를 직접 부여할 수 있는 서비스다. 이를 통해 데이터가 저장된 시점에서 그 맥락 정보를 가질 수 있게 되어 인공지능 에이전트가 참조할 때의 정확도 향상으로 이어진다. AWS Glue Data Catalog의 기술 자산 기능은 미리보기 단계이며, 상세 내용은 향후 공개를 기다려야 한다.

맥락 계층의 정비는 현재 여러 벤더가 참여하는 경쟁 분야가 되고 있다. AWS는 '인력에 의한 데이터의 재정비 없이, 에이전트의 사용으로부터 자동으로 학습하는 그래프'라는 독자적인 접근법으로 시장에 진출했다. 에이전트형 인공지능의 활용이 확대되는 가운데 기업 데이터의 정비에 걸리는 비용과 수고를 어느 정도까지 자동화할 수 있는가가 향후 보급을 좌우하는 중요한 요소가 된다.