기업들은 데이터베이스와 스프레드시트에 저장된 구조화 데이터와 문서, 보고서 등 파일 시스템에 분산된 비구조화 데이터를 모두 수집한다. 기존에는 이 두 데이터 유형을 함께 분석하려면 여러 도구를 오가며 별도 쿼리를 실행하고 결과를 수동으로 연계해야 했다.
Amazon Quick는 이러한 문제를 해결하기 위해 구조화 데이터는 보강된 데이터셋으로, 비구조화 데이터는 Amazon S3 기반 지식 베이스로 연결해 단일 대화형 AI 에이전트가 두 데이터 유형을 동시에 쿼리할 수 있는 통합 경험을 제공한다.
이 솔루션은 데이터 레이어(비구조화 콘텐츠와 보강된 구조화 데이터셋), 작업 공간 레이어(Space로 두 데이터 유형을 결합), 에이전트 레이어(사용자 질문에 따라 적절한 데이터 소스를 쿼리하고 통합 응답을 제공)로 구성된다.
사용자는 Amazon S3 버킷을 통합해 지식 베이스를 만들고, CSV 파일을 업로드해 데이터셋을 생성·보강하며, Space에 이들을 연결한다. 이후 맞춤형 챗 에이전트를 구성해 자연어 질문을 통해 복잡한 분석 쿼리와 문서 요약을 동시에 수행할 수 있다.
이 에이전트는 SQL 쿼리 변환, 문서 인용, 콘텐츠 안전성 검사 등 AI 가드레일을 적용하며, 생성된 보고서나 프레젠테이션 문서도 자연어 명령으로 자동 생성할 수 있다.
출처: AWS AI
