TL;DR
Amazon Bedrock에 내장된 Web Search는 모델이 최신 웹 지식이 필요하다고 판단하면 서버사이드에서 검색 쿼리를 구성해 Amazon의 웹 인덱스와 내장 지식 그래프에서 관련 시맨틱 스니펫과 메타데이터를 추출해 모델 컨텍스트에 주입하고 출처가 포함된 근거 응답을 단일 API 호출로 반환한다. 활성화는 OpenAI 호환 Responses API 호출에 tools=[{"type": "web_search", ...}] 항목을 추가하는 것으로 간단하며 AWS 표준 자격 증명을 사용해 aws-bedrock-token-generator로 발급한 일시적 bearer token을 전달한다. 기본적으로 데이터 유출이 발생하지 않도록 설계되고 CloudTrail에서는 호출자와 액션만 기록하며 쿼리 텍스트와 반환 원문은 기록하지 않는다.
섹션별 상세
- Web Search는 Amazon Bedrock의 서버사이드 내장 도구로 단일 API 파라미터로 활성화된다. — 본문의 enablement 설명과 예제 코드에서 tools 배열에 web_search 항목을 추가하는 예시 참조
- 기본적으로 Web Search는 데이터 유출(zero data egress)을 제공해 요청이 AWS 바깥으로 나가지 않는다. — 보안 및 컴플라이언스 섹션과 'zero data egress' 문구 참조
- CloudTrail은 bedrock-websearch 호출을 관리 이벤트로 기록하되 질의 텍스트와 검색 결과 원문은 기록하지 않는다. — 감사 및 관찰 가능성 섹션의 CloudTrail 동작 설명 참조
- Web Search의 초기 제공은 인덱스 기반 검색이며 라이브 웹 페치는 향후 업데이트에서 제공될 예정이다. — tools의 external_web_access 필드 설명과 현재 제공 상태 문단 참조
- Bedrock의 Web Search는 미국 리전에서 일반 제공되며 us-east-1, us-east-2, us-west-2에서 인-리전 쿼리 처리를 지원한다. — 결론 부분의 가용성 및 리전 정보 참조
이미지 분석
다이어그램은 Web Search의 라이프사이클을 단계별로 보여주며 모델 판정→서버사이드 쿼리 생성→웹 인덱스·지식 그래프 조회→시맨틱 스니펫 반환→모델의 근거 응답 생성이라는 입력→처리→출력 경로를 시각적으로 정리한다. 각 단계에 '검색은 서버에서 처리된다'는 점과 '응답에 출처 URL과 제목이 포함된다'는 구현 세부를 명확히 표시해 운영자가 클라이언트 사이드 루프나 외부 API 관리가 불필요함을 이해하게 한다. 도해는 설계상 데이터 흐름과 감사 포인트를 파악하는 데 유용하므로 아키텍처 검토와 권한 설계 논의에 직접적으로 도움이 된다.
모델이 지식 격차를 감지하면 Bedrock이 서버사이드에서 검색 쿼리를 생성하고 웹 인덱스와 지식 그래프에서 스니펫과 메타데이터를 조회해 모델 컨텍스트에 주입한 뒤 출처가 포함된 근거 응답을 반환하는 흐름도
용어 해설
- 웹 인덱스(Web index)
- — Amazon이 운영하는 대규모 웹 인덱스로 수십억 건의 문서를 포함하며 지속적으로 새로고침된다. 질의 관련 문서를 검색하는 1차 소스로 동작하며, 지식 그래프와 결합해 사실 기반 응답의 근거를 제공한다.
- 지식 그래프(Knowledge Graph)
- — 엔티티와 엔티티 간 연결을 구조화한 데이터베이스로서 사실성 높은 답변이 필요한 질문에서 강한 신뢰도로 정답을 가릴 때 사용된다. 단순 텍스트 단편을 조합하는 대신 엔티티 연결을 근거로 정확도를 높인다.
- 시맨틱 스니펫 추출(Semantic snippet extraction)
- — 검색 결과에서 질의에 직접 관련된 문단만 추출해 모델의 컨텍스트 창에 맞게 축약 반환하는 방법이다. 전체 페이지를 전달하는 대신 필요한 토큰만 주입해 지연과 토큰 비용을 줄인다.
- 데이터 유출 없음(기본)(Zero data egress)
- — 기본 설정으로 Web Search 처리는 AWS 내부에서 지역 내로만 이루어지며 검색 질의와 결과가 외부로 전송되지 않는다. 보안 요구사항이 높은 엔터프라이즈 환경에서 규정 준수를 돕는 설계다.
- bedrock-mantle 엔드포인트(bedrock-mantle endpoint)
- — OpenAI 호환 클라이언트가 Amazon Bedrock에서 제공하는 차세대 추론 엔진에 연결할 때 지정하는 base_url이다. API 호출은 이 엔드포인트로 보내고 AWS 발급 단기 토큰을 api_key로 사용한다.
코드 예제
response = client.responses.create(
model="openai.gpt-5.4",
input="What were the key announcements at AWS re:Invent 2025?",
)기본적인 Responses API 호출 예제로, 근거화 없이 모델 추론만 수행하는 호출 형식이다. model 파라미터에 Bedrock에서 제공하는 모델 식별자를 넣고 input에 질의를 전달하면 추론 결과가 반환된다.
response = client.responses.create(
model="openai.gpt-5.4",
input="What were the key announcements at AWS re:Invent 2025?",
tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)Web Search를 활성화한 Requests 예제로 tools 배열에 단일 항목을 추가하는 것만으로 서버사이드 검색을 호출한다. external_web_access 필드는 인덱스 기반 검색과 라이브 웹 페치 중 동작 방식을 선택한다.
client = OpenAI(
base_url=f"https://bedrock-mantle.{REGION}.api.aws/openai/v1",
api_key=provide_token(region=REGION),
)OpenAI 호환 클라이언트를 Bedrock의 bedrock-mantle 엔드포인트에 연결하는 코드로, aws-bedrock-token-generator로부터 발급한 일시적 bearer token을 api_key로 전달한다. 이 토큰은 기존 IAM 자격 증명에서 파생된 단기 인증이다.
기술
- Amazon Bedrock
- OpenAI Responses API
- aws-bedrock-token-generator
- AWS CloudTrail
활용 사례
- 챗봇과 에이전트의 최신 사실 응답 근거화
- 코딩 어시스턴트와 CLI 도구에서 최신 문서 참조 제공
- 엔터프라이즈 애플리케이션에서 규정 준수 환경을 만족하는 사실 기반 응답
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