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Amazon Bedrock을 활용한 온디맨드 및 배치 문서 처리 파이프라인 구축

Amazon Bedrock을 활용해 문서 처리 요구사항에 따라 온디맨드와 배치 방식을 선택적으로 적용하여 비용과 처리 속도를 최적화하는 아키텍처를 구현한다.

섹션별 상세

온디맨드 파이프라인은 SQS FIFO 큐를 통해 문서를 순차적으로 처리하며, 즉각적인 결과 반환이 필요한 시간 민감형 작업에 적합하다.
온디맨드 및 배치 추론 파이프라인의 전체 아키텍처 다이어그램
Diagram이 다이어그램은 SQS 큐, Lambda 함수, Amazon Bedrock, DynamoDB 간의 데이터 흐름을 보여준다. 온디맨드 파이프라인과 배치 파이프라인이 어떻게 분리되어 운영되는지 시각적으로 설명한다.
배치 파이프라인은 EventBridge Scheduler를 통해 대량의 문서를 비동기적으로 처리하며, 처리량과 비용 효율성을 극대화한다.
두 파이프라인 모두 Amazon Bedrock Prompt Management를 통해 문서별로 최적화된 프롬프트와 모델을 동적으로 선택하여 추출 정확도를 높인다.
Lambda 함수는 PDF를 이미지로 변환하고 20페이지 단위로 청크를 분할하여 멀티모달 모델의 입력 제한을 준수한다.
배치 파이프라인은 Python의 multiprocessing 모듈을 활용해 JSONL 아티팩트 생성 과정을 병렬화함으로써 처리 속도를 향상시킨다.

이미지 분석

CloudFormation 스택 이벤트 로그
Screenshot

리소스가 성공적으로 생성되었음을 보여주는 CloudFormation 이벤트 로그 화면이다. 파이프라인 배포가 정상적으로 완료되었는지 확인하는 방법을 안내한다.

CloudFormation 스택 이벤트 로그

기술

  • Amazon Bedrock
  • AWS Lambda
  • Amazon SQS
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon EventBridge
  • Amazon S3

활용 사례

  • 지능형 문서 처리(IDP)
  • 대규모 스캔 PDF 데이터 추출
  • 비용 최적화된 배치 추론

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 12.수집 2026. 06. 12.출처 타입 RSS

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