핵심 요약
AWS가 Amazon Bedrock 기반의 멀티 에이전트 스트리밍 시스템으로 소셜 미디오 콘텐츠를 실시간 분석하고, 멀티모달 데이터의 맥락과 광고/브랜드 식별까지 자동화하는 분석 플랫폼을 구축했습니다.
구현 방법
- 데이터 스트리밍 및 멀티 에이전트 추론 아키텍처: Amazon Kinesis Data Streams로 콘텐츠를 수집하고 AWS Lambda를 각 분석 에이전트로 배치해 병렬 추론을 수행합니다.
- 멀티모달 LLM과 노드형 파이프라인: LangGraph 기반의 노드로 구성된 분석 파이프라인에서 콘텐츠 분류 에이전트, 광고 분석 에이전트, 브랜드 정규화 에이전트가 독립적으로 스트림을 처리합니다. Amazon Bedrock의 멀티모달 LLM을 활용합니다.
- 데이터 저장 및 운영: 추론 결과를 Amazon S3 및 데이터 웨어하우스에 저장하고, 모니터링은 Amazon CloudWatch로 수행하며, 데이터 검증은 SQS를 통해 이관합니다. 또한 JSON 출력 형식의 표준화를 Pydantic 스키마로 적용합니다.
주요 결과
- 보고서 조회율이 약 60% 증가했습니다.
- 광고 콘텐츠를 포함한 콘텐츠 지표 조회가 약 65% 증가했습니다.
- 캠페인 성과 분석 소요 시간이 6~8시간에서 2시간 이내로 약 70% 단축되었습니다.
- 데이터 처리량 증가에 따라 Kinesis 기반의 스트리밍 확장성으로 트래픽 변동에 탄력적으로 대응합니다.
