콘텐츠 도메인 1: 파운데이션 모델 통합, 데이터 관리 및 규정 준수

기술 1.1.1: 특정 비즈니스 요구 사항 및 기술적 제약에 부합하는 포괄적인 아키텍처 설계 만들기(예: 적절한 FM, 통합 패턴, 배포 전략 사용)

기술 1.1.2: 전체 규모로 배포를 진행하기 전에 기술 개념 증명 구현을 개발하여 실현 가능성, 성능 특성 및 비즈니스 가치 검증(예: Amazon Bedrock 사용)

기술 1.1.3: 표준화된 기술 구성 요소를 만들어 여러 배포 시나리오에서 일관된 구현 보장(예: AWS Well-Architected Framework, AWS WA Tool Generative AI Lens 사용)

기술 1.2.1: FM을 평가하고 선택하여 특정 비즈니스 사용 사례 및 기술 요구 사항에 맞게 최적으로 조정(예: 성능 벤치마크, 역량 분석, 한계 평가 사용)

기술 1.2.2: 코드 수정 없이 동적 모델 선택 및 기관 전환이 가능하도록 유연한 아키텍처 패턴 만들기(예: AWS Lambda, Amazon API Gateway, AWS AppConfig 사용)

기술 1.2.3: 서비스 중단 중에도 지속적으로 운영할 수 있는 복원력을 갖춘 AI 시스템 설계(예: AWS Step Functions 서킷 브레이커 패턴, 리전별 가용성이 제한된 모델에 대한 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론, 크로스 리전 모델 배포, 적절한 성능 저하 전략 사용)

기술 1.2.4: FM 사용자 지정 배포 및 수명 주기 관리 구현(예: 도메인별 미세 조정된 모델 배포에 Amazon SageMaker AI 사용, 모델 배포를 위한 저랭크 적응(LoRA) 및 어댑터와 같은 파라미터 효율적인 조정 기술, 버전 관리 및 사용자 지정 모델 배포를 위한 SageMaker 모델 레지스트리, 모델 업데이트를 위한 자동 배포 파이프라인, 실패한 배포에 대한 롤백 전략, 모델 사용 중지 및 교체를 위한 수명 주기 관리 사용)

기술 1.3.1: 포괄적인 데이터 검증 워크플로를 만들어 데이터가 FM 사용에 대한 품질 표준을 충족하는지 확인(예: AWS Glue Data Quality, SageMaker Data Wrangler, 사용자 지정 Lambda 함수, Amazon CloudWatch 지표 사용)

기술 1.3.2: FM 사용을 위한 특수 처리 요구 사항을 통해 텍스트, 이미지, 오디오 및 표 형식 데이터를 비롯한 복잡한 데이터 유형을 처리하는 데이터 처리 워크플로 생성(예: Amazon Bedrock 멀티모달 모델, SageMaker Processing, AWS Transcribe, 고급 멀티모달 파이프라인 아키텍처 사용)

기술 1.3.3: 모델별 요구 사항에 따라 FM 추론을 위한 입력 데이터의 형식 지정(예: Amazon Bedrock API 요청에 JSON 형식 지정 사용, SageMaker AI 엔드포인트를 위한 구조화된 데이터 준비, 대화 기반 애플리케이션을 위한 대화 형식 지정)

기술 1.3.4: 입력 데이터 품질을 개선하여 FM 응답 품질 및 일관성 개선(예: Amazon Bedrock을 사용하여 텍스트 다시 지정, Amazon Comprehend를 사용하여 항목 추출, Lambda 함수를 사용하여 데이터 정규화)

기술 1.4.1: FM 증강을 위한 고급 벡터 데이터베이스 아키텍처를 만들어 기존 검색 기능을 넘어서는 효율적인 시맨틱 검색 사용(예: 계층적 구성을 위한 Amazon Bedrock Knowledge Base, 주제 기반 세분화로 Amazon Bedrock 통합을 위한 Neural 플러그 인이 포함된 Amazon OpenSearch Service, Amazon S3 문서 리포지토리를 사용하는 Amazon RDS, 메타데이터 및 임베딩을 위한 벡터 데이터베이스를 갖춘 Amazon DynamoDB 사용)

기술 1.4.2: 포괄적인 메타데이터 프레임워크를 개발하여 FM 상호 작용에 대한 검색 정밀도와 컨텍스트 인식 개선(예: 문서 타임스탬프용 S3 객체 메타데이터, 소유권 정보에 대한 사용자 지정 속성, 도메인 분류를 위한 태깅 시스템 사용)

기술 1.4.3: 고성능 벡터 데이터베이스 아키텍처를 구현하여 FM 검색을 위한 대규모 시맨틱 검색 성능 최적화(예: OpenSearch 샤딩 전략, 특수 도메인에 대한 다중 인덱스 접근 방식, 계층적 인덱싱 기술 사용)

기술 1.4.4: AWS 서비스를 사용하여 리소스와 연결하는 통합 구성 요소 만들기(예: 문서 관리 시스템, 지식 기반, GenAI 애플리케이션의 포괄적인 데이터 통합을 위한 내부 위키)

기술 1.4.5: 벡터 저장소에 FM 증강을 위한 정확한 최신 정보가 포함되도록 데이터 유지 관리 시스템 설계 및 배포(예: 증분의의 업데이트 메커니즘, 실시간 변경 감지 시스템, 자동화된 동기화 워크플로, 예약된 새로 고침 파이프라인 사용)

기술 1.5.1: 효과적인 문서 분할 접근 방식을 개발하여 FM 컨텍스트 증대를 위한 검색 성능 최적화(예: Amazon Bedrock 청킹 기능, 고정 크기 청킹 구현에 Lambda 함수 사용, 콘텐츠 구조 기반 계층적 청킹에 대한 사용자 지정 처리)

기술 1.5.2: 시맨틱 검색에 효율적인 벡터 표현을 만들기 위한 최적의 임베딩 솔루션 선택 및 구성(예: 차원 및 도메인 적합성을 기반으로 하는 Amazon Titan 임베딩 사용, Amazon Bedrock 임베딩 모델의 성능 특성 평가, Lambda 함수를 사용하여 임베딩 일괄 만들기)

기술 1.5.3: FM 증강을 위한 시맨틱 검색 기능을 사용하도록 벡터 검색 솔루션 배포 및 구성(예: 벡터 검색 기능을 갖춘 OpenSearch Service, pgvector 확장을 지원하는 Amazon Aurora, 관리형 벡터 스토어 기능을 갖춘 Amazon Bedrock Knowledge Base 사용)

기술 1.5.4: FM 컨텍스트에서 검색된 정보의 관련성과 정확성을 개선하는 고급 검색 아키텍처 만들기(예: 시맨틱 검색을 위한 OpenSearch 사용, 키워드와 벡터를 결합하는 하이브리드 검색, Amazon Bedrock 리랭커 모델 사용)

기술 1.5.5: 정교한 쿼리 처리 시스템을 개발하여 FM 확장의 검색 효율성 및 결과 품질 개선(예: 쿼리 확장에 Amazon Bedrock, 쿼리 분해에 Lambda 함수, 쿼리 변환에 Step Functions 사용)

기술 1.5.6: FM과 원활하게 통합할 수 있는 일관된 액세스 메커니즘 만들기(예: 벡터 검색을 위한 함수 호출 인터페이스, 벡터 쿼리를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 클라이언트, 검색 증대를 위한 표준화된 API 패턴 사용)

기술 1.6.1: FM 동작 및 출력을 제어하는 효과적인 모델 지침 프레임워크 만들기(예: Amazon Bedrock Prompt Management를 사용하여 역할 정의 적용, Amazon Bedrock Guardrails를 사용하여 책임 있는 AI 지침 적용, 응답 형식을 지정하는 템플릿 구성 사용)

기술 1.6.2: 대화형 AI 시스템을 구축하여 컨텍스트를 유지하고 FM과의 사용자 상호 작용 개선(예: 설명 워크플로에 Step Functions, 의도 인식에 Amazon Comprehend, 대화 기록 저장에 DynamoDB 사용)

기술 1.6.3: 포괄적인 프롬프트 관리 및 거버넌스 시스템을 구현하여 FM 운영의 일관성 및 감독 보장(예: Amazon Bedrock Prompt Management를 사용하여 파라미터화된 템플릿 및 승인 워크플로 만들기, Amazon S3를 사용하여 템플릿 리포지토리 저장, AWS CloudTrail을 사용하여 사용 추적, Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 액세스 기록)

기술 1.6.4: FM에 즉각적인 효과와 신뢰성을 보장하는 품질 보증 시스템 개발(예: Lambda 함수를 사용하여 예상 출력 확인, Step Functions를 사용하여 엣지 케이스 테스트, CloudWatch를 사용하여 프롬프트 회귀 테스트)

기술 1.6.5: FM 성능을 개선하여 프롬프트를 반복적으로 미세 조정하고 기본 프롬프트 기술을 넘어서는 응답 품질 개선(예: 구조화된 입력 구성 요소, 출력 형식 사양, 생각의 사슬 명령 패턴, 피드백 루프 사용)

기술 1.6.6: FM을 사용하여 정교한 작업을 처리할 수 있는 복잡한 프롬프트 시스템 설계(예: 순차적 프롬프트 체인에 Amazon Bedrock Prompt Flows 사용, 모델 응답을 기반으로 하는 조건부 분기, 재사용 가능한 프롬프트 구성 요소, 통합형 전처리 및 후처리 단계 사용)