2025년 7월 28일 작성

Converse API - Amazon Bedrock 통합 Interface

Converse API는 Amazon Bedrock에서 다양한 AI model을 통일된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 interface로, multimodal 입력과 streaming 응답을 지원합니다.

Converse API : Amazon Bedrock의 통합 AI Model Interface

Converse API는 Amazon Bedrock에서 다양한 AI model을 통일된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 통합 interface입니다.
- Anthropic Claude, Meta Llama, Amazon Titan 등 서로 다른 공급 업체의 model들을 동일한 API 형식으로 호출할 수 있습니다.
- 각 model의 고유한 API 구조를 신경 쓰지 않고 일관된 방식으로 개발할 수 있습니다.
multimodal 입력과 streaming 응답을 기본적으로 지원하여 현대적인 AI application 개발에 필요한 기능들을 갖추고 있습니다.
- text, image, document 등 다양한 형태의 입력을 하나의 API 호출로 처리합니다.
- 실시간 streaming으로 긴 응답도 사용자에게 즉시 전달할 수 있습니다.

Converse API의 핵심 개념

Converse API는 model 간 차이를 추상화하여 개발 복잡성을 줄이는 것이 주요 목적입니다.
- 각 AI model마다 다른 request/response 형식을 통일된 구조로 표준화(standardization)합니다.
- 동일한 code로 여러 model을 교체하며 test하고 비교할 수 있습니다.
ContentBlock 기반의 구조화된 message system을 사용합니다.
- text, image, 문서 등을 개별 content block으로 구성하여 전송합니다.
- 복잡한 multimodal 입력도 직관적으로 구성할 수 있습니다.

통합 Interface의 장점

model 간 호환성이 뛰어납니다.
- Claude에서 Llama로, Titan에서 Claude로 model을 변경할 때 최소한의 code 수정만 필요합니다.
- A/B testing이나 model 성능 비교가 쉬워집니다.
일관된 parameter 체계를 사용합니다.
- temperature, topP, maxTokens 등의 parameter가 모든 model에서 동일한 방식으로 작동합니다.
- 각 model의 고유한 parameter 이름이나 범위를 외울 필요가 없습니다.
표준화된 error handling을 지원합니다.
- 모든 model에서 동일한 형태의 error response를 받을 수 있습니다.
- exception handling code를 model별로 따로 작성할 필요가 없습니다.

기본 사용 방법과 구조

Converse API는 boto3 client를 통해 Python에서 사용할 수 있습니다.
- AWS SDK의 일부로 제공되어 기존 AWS service와 자연스럽게 통합됩니다.
- authentication과 authorization은 기존 AWS credential system을 사용합니다.

기본 호출 구조

import boto3
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")
response = client.converse(
    modelId="anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"text": "안녕하세요, 오늘 날씨는 어때요?"},
                {"image": {"format": "png", "source": "base64_encoded_image_data"}}
            ]
        }
    ],
    inferenceConfig={
        "maxTokens": 1000,
        "temperature": 0.7,
        "topP": 0.9
    }
)

print(response["message"]["content"][0]["text"])

client.converse() method를 사용하여 AI model과 상호작용합니다.
- modelId로 사용할 model을 지정합니다.
- messages array에 대화 내용을 구성합니다.
- inferenceConfig로 생성 parameter를 설정합니다.
필수 parameter에 modelId, messages, inferenceConfig가 있습니다.
- modelId : 사용할 AI model의 식별자.
  - “anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0”, “meta.llama-3.1:0” 등.
- messages : 대화 내용을 담은 message 배열.
- inferenceConfig : maxTokens, temperature, topP 등의 생성 설정.
선택적 parameter에 system, toolConfig, guardrailConfig가 있습니다.
- system : system prompt 설정.
- toolConfig : function calling을 위한 도구 설정.
- guardrailConfig : 안전 filter 설정.

Message 구조

각 message는 role과 content로 구성됩니다.
- role : “user” 또는 “assistant”.
- content : 하나 이상의 ContentBlock 배열.
ContentBlock의 종류는 여러 가지가 될 수 있습니다.
- text : 일반 text 내용.
- image : image data (format, source 지정).
- document : 문서 파일 (name, format, source 지정).
- toolUse : function calling 실행 요청.
- toolResult : function 실행 결과.

Multimodal 기능

Converse API는 text와 다른 media type을 자연스럽게 결합하여 처리할 수 있습니다.
- 하나의 message에 text 설명과 image를 함께 포함할 수 있습니다.
- AI model이 image를 보고 text로 답변하거나, text 설명을 바탕으로 image를 생성할 수 있습니다.

Image 처리

다양한 image format을 지원합니다.
- PNG, JPEG, GIF, WebP 등 일반적인 형식들을 처리할 수 있습니다.
- base64 encoding을 통해 image data를 전송합니다.
image 분석과 생성이 모두 가능합니다.
- Claude나 다른 vision model로 image 내용을 분석하고 설명할 수 있습니다.
- Titan Image Generator로 text 설명을 바탕으로 새로운 image를 생성할 수 있습니다.
image와 text의 연관성을 이해합니다.
- “이 image에서 무엇을 볼 수 있나요?”와 같은 질문에 구체적으로 답변합니다.
- image의 맥락을 고려하여 관련된 추가 정보를 생성합니다.

Document 처리

PDF, text 파일 등을 직접 upload하여 분석할 수 있습니다.
- 긴 문서의 내용을 요약하거나 특정 정보를 추출할 수 있습니다.
- 문서의 구조와 formatting을 이해하여 맥락에 맞는 답변을 생성합니다.
document와 관련된 질문을 자연스럽게 처리합니다.
- “이 계약서의 주요 조건은 무엇인가요?”, “이 보고서에서 언급된 핵심 지표들을 정리해주세요” 등.

Streaming 응답

ModelWithResponseStream을 통한 실시간 응답을 지원합니다.
- 긴 응답을 기다리지 않고 생성되는 대로 즉시 확인할 수 있습니다.
- 사용자 경험 측면에서 응답성이 크게 향상됩니다.

Streaming의 장점

체감 응답 속도가 빨라집니다.
- 전체 응답 완료를 기다리지 않고 첫 단어부터 즉시 표시할 수 있습니다.
- 긴 창작물이나 분석 결과를 생성할 때 특히 유용합니다.
사용자가 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다.
- AI가 현재 어떤 내용을 생성하고 있는지 파악할 수 있습니다.
- 원하지 않는 방향으로 진행되면 중간에 중단할 수 있습니다.
network 효율성이 개선됩니다.
- 작은 chunk 단위로 전송되어 memory 사용량이 줄어듭니다.
- 긴 응답에서도 안정적인 연결을 유지할 수 있습니다.

Streaming 구현

event-driven 방식으로 응답을 처리합니다.
- 각 chunk가 도착할 때마다 callback function이 호출됩니다.
- chunk를 순차적으로 조합하여 완전한 응답을 구성합니다.
error handling이 중요합니다.
- streaming 중간에 연결이 끊어지거나 오류가 발생할 수 있습니다.
- partial response 상황에 대한 적절한 처리가 필요합니다.

Function Calling 지원

Converse API는 external tool과의 연동을 위한 function calling을 지원합니다.
- AI model이 필요에 따라 외부 API를 호출하거나 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
- 단순한 질문 답변을 넘어서 실제 작업을 수행하는 AI agent 구현이 가능합니다.

Tool 정의와 사용

toolConfig에서 사용 가능한 tool들을 정의합니다.
- 각 tool의 이름, 설명, parameter schema를 명시합니다.
- AI model이 언제 어떤 tool을 사용해야 하는지 판단할 수 있도록 충분한 정보를 제공합니다.
model이 자동으로 적절한 tool을 선택합니다.
- 사용자 요청을 분석하여 필요한 tool을 식별합니다.
- tool 호출을 위한 parameter를 자동으로 생성합니다.
tool 실행 결과를 다시 model에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.
- toolResult ContentBlock을 통해 실행 결과를 전달합니다.
- model이 결과를 해석하여 사용자에게 의미 있는 답변을 제공합니다.

활용 사례

외부 API 연동 : 날씨 정보, 주식 가격, 뉴스 검색 등의 실시간 정보 가져오기.
- “오늘 서울 날씨 어때?”라는 질문에 실제 날씨 API를 호출하여 정확한 정보를 제공합니다.
database 조회 : 고객 정보, 주문 내역, 재고 상황 등을 database에서 조회.
- 자연어 질문을 SQL query로 변환하여 실행하고 결과를 해석합니다.
계산 및 분석 : 복잡한 수학 계산이나 data 분석을 외부 tool로 수행.
- 정확한 계산 결과를 바탕으로 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다.

개발 시 고려 사항

Converse API 사용 시 효율적인 개발을 위한 몇 가지 고려 사항들이 있습니다.
- API 호출 최적화와 비용 관리가 중요합니다.
- 다양한 model의 특성을 이해하고 적절히 활용해야 합니다.

Model 선택 전략

각 model의 고유한 강점을 고려해야 합니다.
- Claude : 긴 context와 복잡한 추론에 강함.
- Llama : code 생성과 technical writing에 특화.
- Titan : AWS ecosystem과의 긴밀한 통합.
용도에 따른 model 선택이 비용 효율성에 영향을 미칩니다.
- 간단한 요약 : 경량 model로 충분.
- 복잡한 분석 : 고성능 model 필요.
- 창작 작업 : 창의성이 뛰어난 model 선택.
fallback 전략을 고려할 수 있습니다.
- 주 model이 실패하거나 과부하일 때 대체 model로 자동 전환.
- model별 응답 시간과 성공률을 monitoring하여 동적으로 선택.

비용 최적화

token 사용량 관리가 중요합니다.
- maxTokens 설정으로 예상치 못한 긴 응답 방지.
- 불필요한 system prompt나 context 제거.
- streaming을 활용하여 필요한 시점에 응답 중단.
caching 전략을 활용할 수 있습니다.
- 동일한 질문에 대한 응답을 cache하여 재사용.
- 비슷한 context나 document에 대한 응답 최적화.
- session 기반 context 관리로 중복 전송 방지.
batch processing을 고려합니다.
- 여러 요청을 모아서 처리하면 효율성이 높아질 수 있습니다.
- 비실시간 작업은 batch로 처리하여 비용 절감.

Error Handling과 Monitoring

다양한 error 상황에 대한 대비가 필요합니다.
- model 과부하로 인한 throttling.
- content policy 위반으로 인한 block.
- network 문제나 service 장애.
retry logic과 exponential backoff를 구현합니다.
- 일시적 오류에 대해서는 자동으로 재시도.
- 반복적 실패 시 적절한 간격으로 재시도 조정.
- 최대 재시도 횟수 제한으로 무한 loop 방지.
logging과 monitoring을 통해 운영 관리합니다.
- API 호출 성공률과 응답 시간 tracking.
- token 사용량과 비용 monitoring.
- user 요청 pattern 분석을 통한 최적화.

Converse API - Amazon Bedrock 통합 Interface

Converse API : Amazon Bedrock의 통합 AI Model Interface

Converse API의 핵심 개념

통합 Interface의 장점

기본 사용 방법과 구조

기본 호출 구조

Message 구조

Multimodal 기능

Image 처리

Document 처리

Streaming 응답

Streaming의 장점

Streaming 구현

Function Calling 지원

Tool 정의와 사용

활용 사례

개발 시 고려 사항

Model 선택 전략

비용 최적화

Error Handling과 Monitoring

Reference

목차