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TL;DR
기업에서 매년 반복되는 RFI 통합 문서는 여러 시트와 계층형 질문, 범주, 응답 유형을 포함해 수작업 추출과 형식 정리가 어렵습니다. Amazon Quick Automate는 자연어 지시를 바탕으로 Amazon S3의 Excel 통합 문서를 읽고, 번호와 들여쓰기로 주질문·하위 질문을 구분하며, 부모 문맥과 범주·응답 유형을 보존한 CSV 출력 흐름을 생성합니다. 사용자는 생성된 단계를 실행한 뒤 대화형 수정으로 헤더 일치와 하위 질문 처리를 보완하고, 검증한 버전을 Import/Export로 다른 AWS 계정이나 리전에 배포할 수 있습니다. 다만 S3 접근에는 IAM 역할과 권한이 필요하고, 대상 환경의 커넥터·자격 증명·배포 설정은 가져오기 후 다시 구성해야 합니다.
섹션별 상세
RFI 문서는 여러 시트에 계층형 질문, 범주 메타데이터, 응답 유형이 함께 들어 있어 질문을 수작업으로 추출하고 형식을 맞추는 과정에서 반복 작업과 오류가 발생합니다. Amazon Quick Automate는 이런 업무를 여러 에이전트가 처리하는 자동화 흐름으로 바꾸어 데이터 수집부터 변환, 검증, 출력까지 연결합니다. 문서 형식이 바뀌면 전체 코드를 다시 작성하기보다 자연어 지시를 수정해 처리 규칙을 조정할 수 있다는 점이 이 접근의 핵심입니다.
Amazon Quick Automate는 Amazon S3 액션 커넥터를 통해 입력 통합 문서와 결과 파일이 저장된 버킷에 접근합니다. IAM 역할에는 s3:GetObject, s3:PutObject, s3:ListBucket 권한을 부여하고, 신뢰 정책의 서비스 주체로 quicksight.amazonaws.com을 지정한 뒤 역할 ARN을 커넥터에 등록합니다. 이렇게 구성한 커넥터를 자동화 그룹에 공유해야 해당 그룹의 프로젝트가 S3 읽기·쓰기 작업을 실행할 수 있습니다.
자동화 프로젝트의 자연어 입력에는 커넥터 이름, 파일 경로와 prefix, 대상 시트, 질문 추출 기준, 출력 열, 결과 저장 위치를 함께 적습니다. 생성된 흐름은 S3에서 통합 문서를 내려받고 시트를 헤더와 함께 읽은 뒤 번호와 들여쓰기로 주질문과 하위 질문을 구분하며, 열 헤더에서 범주를 가져오고 응답 유형을 매핑합니다. 하위 질문은 부모 문맥을 결합한 독립 레코드로 바뀌고 Serial Number, Category, Question, Response Type 열을 가진 CSV가 같은 버킷의 지정 prefix에 기록됩니다.
json
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "quicksight.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}Amazon Quick Automate가 맡은 IAM 역할을 사용할 수 있도록 서비스 주체와 AssumeRole 작업을 지정하는 신뢰 정책입니다.
생성형 AI가 만드는 단계와 문구는 실행마다 달라질 수 있으므로 결과 검증이 자동화 운영의 중요한 부분입니다. 사용자는 모든 주질문과 하위 질문이 추출됐는지, 범주가 원본 열 헤더와 정확히 일치하는지, 하위 질문에 부모 문맥이 들어갔는지, 응답 유형이 원문 그대로 보존됐는지를 확인해야 합니다. 문제가 발견되면 특정 단계와 기대 동작을 자연어로 지정하고 다시 실행하는 방식으로 한 번에 하나씩 수정하는 편이 권장됩니다.
검증한 자동화는 Versions에서 내보내고 생성된 버전 링크를 대상 계정이나 AWS 리전의 프로젝트에서 가져올 수 있습니다. 이 과정은 자동화 로직을 재사용하게 하지만 커넥터, 자격 증명, 자동화 메타데이터, 실행 정보, 배포 설정이 모두 이동하는 것은 아니므로 대상 환경에서 필요한 설정을 다시 구성해야 합니다. 또한 내보내기 링크가 일정 기간 뒤 만료되므로 생성 후 바로 복사해 사용해야 합니다.
text
Connect to my S3 bucket using the ExampleBucket-S3-Connection connector. Read the file SampleDepartment_Version2.xlsx from the sample-folder prefix. Open the Strategy sheet and extract all survey questions. Identify main questions and subquestions based on numbering and indentation. Structure the data with columns for Serial Number, Category, Question, and Response Type. Write the output as a CSV file to the output-folder prefix in the same bucket.S3의 Excel 파일에서 Strategy 시트의 질문을 추출하고 계층 정보를 보존한 CSV로 저장하도록 지정하는 자연어 처리 요구사항입니다.
용어 해설
- 정보 요청서(RFI)
- — RFI는 조직이 공급업체에 제품·서비스·역량·납품 조건 등에 관한 정보를 요청하는 문서입니다. 이 글에서는 여러 시트와 계층형 질문, 범주 메타데이터, 응답 유형이 포함된 Excel 통합 문서를 구조화된 데이터로 변환하는 입력 형식으로 사용됩니다.
- 다중 에이전트 자동화(Multi-agent Automation)
- — 다중 에이전트 자동화는 하나의 AI 에이전트가 모든 작업을 처리하는 대신 여러 에이전트가 데이터 읽기, 변환, 검증, 출력 같은 역할을 나누어 수행하는 방식입니다. Amazon Quick Automate에서는 자연어 요구사항을 여러 실행 단계로 바꾸어 기업 업무 흐름을 구성합니다.
- 액션 커넥터(Action Connector)
- — 액션 커넥터는 자동화 서비스가 외부 시스템의 작업을 실행하도록 연결하는 구성 요소입니다. 이 글에서는 IAM 역할 ARN과 S3 권한을 등록해 Amazon Quick Automate가 버킷의 객체를 읽고 결과 파일을 기록하도록 만드는 연결 설정으로 사용됩니다.
- IAM 역할(IAM Role)
- — IAM 역할은 특정 서비스가 임시로 맡아 AWS 리소스에 접근할 수 있도록 신뢰 정책과 권한 정책을 묶는 보안 주체입니다. 예시 역할에는 Amazon Quick Automate가 S3 객체를 읽고 쓰며 버킷을 조회할 수 있도록 s3:GetObject, s3:PutObject, s3:ListBucket 권한이 부여됩니다.
- 가져오기·내보내기(Import/Export)
- — Import/Export는 검증한 자동화 버전을 링크로 내보낸 뒤 다른 AWS 계정이나 리전에 가져오는 배포 방식입니다. 자동화 로직은 재사용할 수 있지만 커넥터, 자격 증명, 배포 설정은 대상 환경에서 별도로 구성해야 하며 내보내기 링크는 일정 기간 뒤 만료됩니다.
기술
- Amazon Quick Automate
- Amazon S3
- AWS Identity and Access Management (IAM)
- Amazon Quick
활용 사례
- RFI 질문지에서 질문·범주·응답 유형을 추출해 CSV로 변환하는 업무
- 송장·계약서·양식에서 구조화된 데이터를 추출하는 지능형 문서 처리
- 여러 시트의 재무 보고서를 하나의 데이터셋으로 통합하는 업무
- 브라우저 기반 반복 작업을 자동화해 후속 분석으로 연결하는 업무
- 여러 출처의 설문 응답을 하나의 출력으로 통합하는 업무
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원문 발행 2026. 09. 11.수집 2026. 09. 11.출처 타입 RSS
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