[AWS 서밋 뉴욕 몰아보기 #2] AWS, 베드록 ‘매니지드 지식베이스’ 공개… 클릭 몇 번으로 기업 RAG 실행

아마존웹서비스(AWS)가 6월 17일 AWS 서밋 뉴욕 2026에서 기업용 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 손쉽게 구축하는 ‘아마존 베드록 매니지드 지식베이스(Bedrock Managed Knowledge Base)’를 공개했다. AWS에 따르면 데이터의 수집(ingestion)과 파싱(parsing), 검색(retrieval)을 통째로 대신 처리해, 클릭 몇 번만으로 사내 지식에 기반한 에이전트를 만들 수 있다.

RAG(retrieval-augmented generation)는 AI가 답을 만들기 전에 기업 문서·데이터를 먼저 검색해 근거로 삼는 방식으로, 환각(hallucination)을 줄이고 최신 정보를 반영하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그동안 기업이 RAG를 직접 구축하려면 데이터 정리와 검색 파이프라인을 일일이 손봐야 했는데, 매니지드 지식베이스는 그 과정을 관리형 서비스로 흡수했다.

구성 요소로는 S3와 셰어포인트(SharePoint), 컨플루언스(Confluence), 구글 드라이브 같은 주요 데이터 소스에 바로 연결하는 네이티브 커넥터, 다양한 형식의 데이터를 자동으로 정리하는 ‘스마트 파싱(Smart Parsing)’, 여러 단계를 거치는 복잡한 질의를 처리하는 ‘에이전트형 검색기(Agentic Retriever)’가 포함된다. 같은 행사에서 공개된 에이전트 플랫폼 베드록 에이전트코어의 게이트웨이와도 통합돼, 개발자가 인프라 관리 대신 업무 성과에 집중하도록 했다.

이 지식베이스는 또 다른 신규 서비스 ‘AWS 컨텍스트(Context)’와도 맞물린다. 매니지드 지식베이스가 문서의 ‘내용’을 검색한다면, 컨텍스트는 데이터 사이의 ‘관계’를 지식그래프로 엮는다. 두 도구를 결합하면 에이전트가 정형·비정형·도메인 데이터를 넘나들며 더 정확한 답을 찾을 수 있다는 것이 AWS의 설명이다. 앤트로픽(Anthropic)도 이날 자사 모델 클로드(Claude)의 기업 활용 사례를 시연하며 AWS 생태계와의 결합을 부각했다. 모델 기업과 클라우드 기업의 이해가 맞물리며, 클로드 같은 외부 모델을 사내 데이터에 안전하게 연결하려는 기업 수요가 빠르게 커지고 있다.

독자 데이터에 단단히 묶인 ‘기업 맞춤형 AI’ 경쟁이 본격화되고 있다. 모델 성능 못지않게 사내 데이터를 얼마나 안전하고 정확하게 연결하느냐가 승부처로 떠오른 가운데, 금융·의료·공공처럼 규제가 엄격한 국내 기업들도 데이터를 외부로 내보내지 않으면서 정확도를 높이는 RAG 도입 전략을 다듬어야 할 시점이다.

자세한 내용은 아마존웹서비스(AWS)에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: AWS