Amazon Bedrock 관리형 Knowledge Base와 AWS CDK로 에이전틱 검색 구축하기

Build agentic retrieval on a Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with CDK

AWS 블로그는 Amazon Bedrock의 Managed Knowledge Base와 AWS CDK(Python)를 이용해 에이전트가 두 개의 지식 베이스를 라우팅하고 인용이 달린 답변을 반환하는 엔터프라이즈 에이전틱 검색 시스템을 구축하는 방법을 소개했다. 기존 단일 검색형 RAG가 여러 코퍼스에 걸친 질문이나 검색 소스를 질문에 따라 골라야 하는 경우에 부족하다는 점을 해결하는 접근이다. 기사에 따르면 Managed Knowledge Base(Type: MANAGED)는 수집, 저장, 인덱싱, 검색을 직접 담당하므로 2024년 글에서 만들던 OpenSearch Serverless 컬렉션과 인덱스를 따로 생성하거나 OCU로 비용을 관리할 필요가 없다. 에이전틱 검색은 이 관리형 지식 베이스에서만 제공되며, Amazon Bedrock AgentCore의 Gateway가 각 지식 베이스를 MCP(Model Context Protocol) 도구로 노출하고, Runtime이 추론 에이전트를 호스팅하며, AgenticRetrieveStream API가 내부에서 재순위화(rerank)를 거쳐 인용된 종합 답변을 돌려준다. 솔루션은 두 개의 Amazon CloudWatch 대시보드로 7개 계층의 텔레메트리를 수집하고, 온디맨드와 연속 두 가지 방식의 평가를 같은 배포에서 제공한다. 전체 시스템은 하나의 AWS CDK 애플리케이션으로 배포되며 CDK가 리소스 생성 순서를 자동으로 결정한다. 에이전트가 매 질문마다 검색 여부와 어느 지식 베이스를 조회할지 결정하고 필요한 만큼 반복 검색하기 때문에, 경로가 질문마다 달라져 관측 가능성이 필수 요소가 된다. 이 글은 기존 2024년 글과 달리 벡터 스토어 구성이 빠지고 검색이 에이전트 루프로 바뀌었으며, 앱이 프로비저닝하는 리소스의 절반 가량이 에이전트 동작을 추적하는 데 쓰인다고 설명한다.