아마존 웹 서비스(AWS)가 기업 보고서 작성을 자동화하기 위해 설계된 새로운 생성형 AI 프레임워크를 발표했다. AWS의 머신러닝 엔지니어인 닉 비소(Nick Biso)와 클라우드 애플리케이션 아키텍트인 마이클 매시(Michael Massey)가 주도하여 개발한 이 솔루션은 직원들이 매달 보고 업무에 소비하는 상당한 시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 사용자는 Amazon Bedrock을 통해 대화형 인터페이스로 전문적인 수준의 성과 및 과제 보고서를 생성할 수 있다. 이 아키텍처는 서버리스 방식으로 구축되어 수요에 따라 컴퓨팅 자원이 자동으로 확장되며, 조직은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불한다. 시스템은 LLM을 활용해 사용자 입력을 특정 워크플로우로 분류한다. 입력 내용이 초안일 경우 비즈니스 가이드라인에 따라 피드백을 제공하며, 질문일 경우에는 대화 메모리를 활용해 문맥에 맞는 답변을 제시한다. 이러한 프로세스는 서로 다른 부서 간에도 보고서의 일관성과 품질을 유지하도록 돕는다. 핵심 기능 중 하나는 텍스트를 명확하게 재구성하면서 동시에 중요한 메타데이터를 추출하는 능력이다. 시스템은 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI를 가이드하며, Bedrock을 통해 다양한 파운데이션 모델에 접근한다. 관리직을 위해서는 여러 제출 자료를 하나의 보고서로 통합하는 '매니저 뷰' 기능을 제공하여, 파편화된 시스템으로부터 데이터를 정리하는 과정을 간소화했다. 또한 검증 프로토콜을 통합하여 이전 상호작용의 영향 없이 제출물이 기준을 충족하는지 확인한다. 이는 객관성을 유지하고 모델이 허위 정보를 생성하는 할루시네이션 위험을 줄이는 데 기여한다. 이 솔루션은 기업용 AI가 단순한 채팅 인터페이스를 넘어 구조화된 데이터 기반 워크플로우로 진화할 수 있음을 보여주며, 현재 GitHub에서 오픈 소스 코드로 확인할 수 있다.

아마존 웹 서비스(AWS)가 기업 보고서 작성을 자동화하기 위해 설계된 새로운 생성형 AI 프레임워크를 발표했다. AWS의 머신러닝 엔지니어인 닉 비소(Nick Biso)와 클라우드 애플리케이션 아키텍트인 마이클 매시(Michael Massey)가 주도하여 개발한 이 솔루션은 직원들이 매달 보고 업무에 소비하는 상당한 시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 사용자는 Amazon Bedrock을 통해 대화형 인터페이스로 전문적인 수준의 성과 및 과제 보고서를 생성할 수 있다. 이 아키텍처는 서버리스 방식으로 구축되어 수요에 따라 컴퓨팅 자원이 자동으로 확장되며, 조직은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불한다. 시스템은 LLM을 활용해 사용자 입력을 특정 워크플로우로 분류한다. 입력 내용이 초안일 경우 비즈니스 가이드라인에 따라 피드백을 제공하며, 질문일 경우에는 대화 메모리를 활용해 문맥에 맞는 답변을 제시한다. 이러한 프로세스는 서로 다른 부서 간에도 보고서의 일관성과 품질을 유지하도록 돕는다. 핵심 기능 중 하나는 텍스트를 명확하게 재구성하면서 동시에 중요한 메타데이터를 추출하는 능력이다. 시스템은 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI를 가이드하며, Bedrock을 통해 다양한 파운데이션 모델에 접근한다. 관리직을 위해서는 여러 제출 자료를 하나의 보고서로 통합하는 '매니저 뷰' 기능을 제공하여, 파편화된 시스템으로부터 데이터를 정리하는 과정을 간소화했다. 또한 검증 프로토콜을 통합하여 이전 상호작용의 영향 없이 제출물이 기준을 충족하는지 확인한다. 이는 객관성을 유지하고 모델이 허위 정보를 생성하는 할루시네이션 위험을 줄이는 데 기여한다. 이 솔루션은 기업용 AI가 단순한 채팅 인터페이스를 넘어 구조화된 데이터 기반 워크플로우로 진화할 수 있음을 보여주며, 현재 GitHub에서 오픈 소스 코드로 확인할 수 있다.