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AWS News Blog
AI/MLMCP 기반 Web Search 도입을 통한 Zero Data Egress 환경의 AI Grounding 구현
Announcing Web Search on Amazon Bedrock AgentCore: Ground your AI agents in current, accurate web knowledge
AI 요약
Context
LLM의 학습 데이터 컷오프 시점으로 인한 최신 정보 부재와 외부 Search API 사용 시 발생하는 데이터 유출 위험성 상존. 엔터프라이즈 환경에서 거버넌스 정책 준수와 실시간 지식 결합을 동시에 달성해야 하는 아키텍처적 제약 발생.
Technical Solution
- Model Context Protocol (MCP) 채택을 통한 Bedrock AgentCore Gateway 기반의 표준화된 도구 연결 구조 설계
- Amazon Web Index와 Structured Knowledge Graph를 결합한 Multi-source Grounding 기법으로 단순 검색 이상의 사실 검증 능력 확보
- AWS 내부 인프라 내에서 검색 쿼리를 처리하는 구조를 통해 외부 API 호출 없이 Zero Data Egress 보안 모델 구현
- Natural-language Query를 통해 관련 스니펫, 소스 URL, 메타데이터를 추출하고 이를 모델의 추론 과정에 직접 주입하는 RAG 워크플로우 최적화
- MCP Inspector를 활용한 서버 테스트 및 디버깅 환경 제공으로 에이전트 도구 호출의 정밀도 향상
실천 포인트
- 외부 API 연동 시 데이터 유출 위험이 있는 경우, Cloud Native Search Index를 활용한 내부망 검색 구조 검토 - 다양한 데이터 소스를 결합해야 하는 경우, 단순 텍스트 검색보다 Knowledge Graph 기반의 구조화된 데이터 결합 방식 적용 - AI 에이전트의 도구 확장성을 위해 MCP와 같은 표준 프로토콜 도입을 통한 인터페이스 추상화 고려