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아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)
두줄요약
Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.
핵심 내용
- Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 멀티 에이전트 클레어의 기술 구현과 최적화 전략 소개
- Question Agent, Query Agent, Answer Agent로 질문 정제, SQL 생성·실행, 차트 시각화 역할 분리
- Bedrock Prompt Management, 프롬프트 캐싱, 역할 기반 프롬프팅, 구조화된 지시와 검증으로 정확도와 효율성 개선
- 멀티 테넌트 환경에서 스키마·메타데이터 격리와 권한 검증으로 데이터 접근 범위 통제
적용해볼 점
- HITL이 필요한 워크플로우는 체크포인트로 상태를 외부 저장소에 영속화
- 반복 호출이 많은 정적 프롬프트는 캐시 대상으로 분리해 토큰과 지연 비용 절감
- SQL 생성 전 스키마 검색, 샘플 쿼리, 용어 매핑, 최종 검증을 함께 적용