콘텐츠 도메인 4: GenAI 애플리케이션을 위한 운영 효율성 및 최적화

기술 4.1.1: 효율성을 유지하면서 FM 비용을 줄일 수 있는 토큰 효율성 시스템 개발(예: 토큰 추정 및 추적, 컨텍스트 창 최적화, 응답 크기 제어, 프롬프트 압축, 컨텍스트 프루닝, 응답 제한 사용)

기술 4.1.2: 비용 효율적인 모델 선택 프레임워크 만들기(비용 대비 성능 절충 평가, 쿼리 복잡성에 따른 계층화된 FM 사용, 응답 품질에 대한 추론 비용 균형 조정, 가격 대비 성능 비율 측정, 효율적인 추론 패턴 사용)

기술 4.1.3: GenAI 워크로드의 리소스 활용률 및 처리량을 극대화하는 고성능 FM 시스템 개발(예: 배치 처리 전략, 용량 계획, 사용률 모니터링, 오토 스케일링 구성, 프로비저닝된 처리량 최적화 사용)

기술 4.1.4: 지능형 캐싱 시스템을 구축하여 불필요한 FM 호출을 피함으로써 비용을 줄이고 응답 시간 개선(예: 시맨틱 캐싱, 결과 핑거프린팅, 엣지 캐싱, 결정론적 요청 해싱, 프롬프트 캐싱 사용)

기술 4.2.1: 지연 시간 비용 절충을 해결하고 FM을 통한 사용자 경험을 개선하는 반응형 AI 시스템 만들기(예: 사전 계산을 사용하여 예측 가능한 쿼리 수행, 시간에 민감한 애플리케이션을 위한 지연 시간에 최적화된 Amazon Bedrock 모델, 복잡한 워크플로에 대한 병렬 요청, 응답 스트리밍, 성능 벤치마킹 사용)

기술 4.2.2: 검색 성능을 개선하여 FM 컨텍스트 증대를 위해 검색된 정보의 관련성 및 속도 개선(예: 인덱스 최적화, 쿼리 전처리, 사용자 지정 점수를 통한 하이브리드 검색 구현 사용)

기술 4.2.3: FM 처리량 최적화를 구현하여 GenAI 워크로드의 특정 처리량 문제 해결(예: 토큰 처리 최적화, 배치 추론 전략, 동시 모델 호출 관리 사용)

기술 4.2.4: FM 성능을 개선하여 특정 GenAI 사용 사례에 맞는 최적의 결과 확보(예: 모델별 파라미터 구성, 개선 사항 평가를 위한 A/B 테스트, 적절한 온도 및 요구 사항에 따른 top-k/top-p 선택 사용)

기술 4.2.5: FM 워크로드를 위한 효율적인 리소스 할당 시스템 만들기(예: 토큰 처리 요구 사항에 대한 용량 계획, 프롬프트 및 완료 패턴에 대한 사용률 모니터링, GenAI 트래픽 패턴에 최적화된 오토 스케일링 구성 사용)

기술 4.2.6: GenAI 워크플로의 FM 시스템 성능 최적화(예: 프롬프트 완료 패턴을 위한 API 호출 프로파일링, 검색 증대를 위한 벡터 데이터베이스 쿼리 최적화, LLM 추론에 특화된 지연 시간 감소 기술, 효율적인 서비스 통신 패턴 사용)

기술 4.3.1: FM 애플리케이션 성능에 대한 완전한 가시성을 제공하는 총체적 관찰성 시스템 구축(예: 운영 지표, 성능 추적, FM 상호 작용 추적, 사용자 지정 대시보드가 포함된 비즈니스 영향 지표 사용

기술 4.3.2: 포괄적인 GenAI 모니터링 시스템을 구현하여 문제를 사전에 식별하고 FM 구현과 관련된 주요 성과 지표 평가(예: CloudWatch를 사용하여 토큰 사용, 프롬프트 효과, 할루시네이션 비율, 응답 품질, 토큰 버스트 패턴 및 응답 드리프트에 대한 이상 탐지, Amazon Bedrock Model Invocation Logs를 사용하여 상세한 요청 및 응답 분석, 성능 벤치마크, 비용 이상 탐지 수행)

기술 4.3.3: FM 애플리케이션에 실행 가능한 인사이트를 제공하는 통합 관찰성 솔루션 개발(예: 운영 지표 대시보드, 비즈니스 영향 시각화, 규정 준수 모니터링, 포렌식 추적성 및 감사 로깅, 사용자 상호 작용 추적, 모델 행동 패턴 추적 사용)

기술 4.3.4: FM을 위한 최적의 도구 운영 및 활용을 보장하는 도구 성능 프레임워크 만들기(예: 호출 패턴 추적, 성능 지표 수집, 도구 호출 관찰성 및 다중 에이전트 조정 추적, 이상 탐지를 위한 사용 기준 사용)

기술 4.3.5: FM 증대를 위한 최적의 벡터 저장소 운영 및 신뢰성을 보장하는 벡터 저장소 운영 관리 시스템 구축(예: 벡터 데이터베이스 성능 모니터링, 자동화된 인덱스 최적화 루틴, 데이터 품질 검증 프로세스 사용)

기술 4.3.6: FM별 문제 해결 프레임워크를 개발하여 기존 ML 시스템에는 없는 고유한 GenAI 실패 모드 식별(예: 골든 데이터세트를 사용하여 할루시네이션 탐지, 비교 기술을 출력하여 응답 일관성 분석 수행, 추론 경로 추적을 통한 논리적 오류 식별, 특수 관찰성 파이프라인)