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Amazon Bedrock Guardrails로 LLM 스트리밍 출력 보호하기

생성형 AI 기술의 발전과 함께, AI 모델의 입출력을 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 생성하는 콘텐츠를 제어하고 보호하는 메커니즘의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 Amazon Bedrock에서는 Amazon Bedrock Guardrails라는 강력한 도구를 제공하여 LLM 애플리케이션의 안전성 및 신뢰성을 높이고 있습니다.

Amazon Bedrock Guardrails는 기업들이 자사의 AI 정책과 애플리케이션 요구사항에 맞춰 맞춤형 보호 조치를 구현할 수 있게 해줍니다. 이 서비스는 원치 않는 콘텐츠를 방지하고, 프롬프트 주입이나 모델 탈옥과 같은 공격을 차단하며, 민감한 개인 정보를 차단 및 제거하는 등 다양한 보안 기능을 제공합니다. 특히 주목할 만한 점은 ApplyGuardrail API를 통해 Amazon Bedrock의 여러 파운데이션 모델뿐만 아니라 외부의 3rd party LLM에도 적용할 수 있다는 것입니다.

이러한 배경에서, 이 게시글은 LLM의 스트리밍 출력에 초점을 맞추어 Amazon Bedrock Guardrails의 적용 방식과 그에 따른 활용 패턴을 살펴볼 예정입니다. LLM 스트리밍 출력은 실시간 대화형 AI 애플리케이션에서 중요한 역할을 하지만, 동시에 즉각적인 콘텐츠 제어와 보안 관리가 필요한 영역입니다. 이 게시글에서 다룰 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • Amazon Bedrock Guardrails를 LLM 스트리밍 출력에 적용하는 패턴 소개
  • 실시간 응답성, 콘텐츠 안전성, 그리고 이 둘을 모두 고려한 하이브리드 전략 분석
  • Amazon Bedrock의 파운데이션 모델뿐 아니라 3rd party LLM의 스트리밍 출력에 대한 Amazon Bedrock Guardrails 적용 방법

이를 통해 기업들이 자사의 다양한 LLM 환경에 맞춘 최적의 Amazon Bedrock Guardrails 활용 전략을 선택하고 구현할 수 있도록 도울 것입니다.

Amazon Bedrock Guardrails 적용 방식

Amazon Bedrock Guardrails를 호출하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

Amazon Bedrock Model API 통합 방식

첫 번째는 Amazon Bedrock Model API 호출 시 온/오프 방식입니다. 이 방식에서는 Amazon Bedrock Model API를 호출할 때 Amazon Bedrock Guardrails를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. Amazon Bedrock Model API는 크게 두 종류로 나뉩니다. ConverseConverseStream(스트리밍 응답), 그리고 InvokeModelInvokeModelWithResponseStream(스트리밍 응답)입니다. Amazon Bedrock Guardrails 활성화 시, 이러한 API 호출 파라미터에 Guardrails 설정을 포함시킵니다. 이중 스트리밍 응답(ConverseStream 또는 InvokeModelWithResponseStream)에서는 동기와 비동기 두 가지 모드를 지원합니다.

  • 동기 모드: 응답을 버퍼링하여 전송 전 완전히 검사하므로 정확도가 높지만 지연이 발생할 수 있습니다.
  • 비동기 모드: 응답을 즉시 전송하고 백그라운드에서 검사하여 지연 없이 빠른 응답을 제공하지만, 초기에 부적절한 콘텐츠가 노출될 가능성이 있습니다.

Amazon Bedrock Model API 호출시 온/오프 방식은 개발자들에게 간편한 Amazon Bedrock Guardrails 통합 방법을 제공합니다. 간단한 온/오프 설정만으로 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델에 Amazon Bedrock Guardrails를 적용할 수 있어 편리합니다. 뿐만 아니라 동기와 비동기, 두 가지 모드를 지원하여 다양한 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 높은 안정성과 정확도가 필요한 경우에는 동기 모드를, 빠른 응답이 중요한 상황에서는 비동기 모드를 선택할 수 있어 개발자들은 애플리케이션의 요구사항에 맞게 유연하게 구현할 수 있습니다.

하지만 이 방식을 활용할 때 몇 가지 고려해야 할 점이 있습니다. 우선, 이 방식은 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델에 최적화되어 있어 외부의 3rd party LLM과 통합하는 데에는 제한이 있을 수 있습니다. 또한, 동기 모드 사용 시 버퍼링 크기 등 세부 설정 조절에 제한이 있어 특정 상황에서는 지연 시간 관리에 주의가 필요할 수 있습니다. 비동기 모드의 경우, 초기 응답에서 실시간 콘텐츠 필터링이 이루어지지 않을 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 이는 특히 금융이나 의료 같이 높은 수준의 보안과 규제 준수가 요구되는 산업에서 중요하게 고려해야 할 사항입니다.

ApplyGuardrail API 방식

두 번째 방법은 독립적인 ApplyGuardrail API를 사용하는 것입니다. 이 방식은 Amazon Bedrock Model API 호출과 별개로 Amazon Bedrock Guardrails를 독립적으로 적용할 수 있습니다. ApplyGuardrail API의 주요 특징은 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델뿐만 아니라 외부의 3rd party LLM에도 적용할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 기업들은 다양한 LLM 환경에서 일관된 보안 정책을 구현할 수 있습니다.

ApplyGuardrail API를 사용하면 고객들은 보다 세밀한 제어가 가능해집니다. 특히, 버퍼 크기 조절을 통해 응답 지연과 안전성 사이의 균형을 맞출 수 있는데, 이는 다양한 사용 사례에 맞는 최적화된 솔루션을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 다음 섹션부터는 ApplyGuardrail API를 활용하여 Amazon Bedrock Guardrails 적용 패턴과 이에 따른 구현 방식을 자세히 살펴보겠습니다. 이를 통해 고객들은 자신의 애플리케이션에 가장 적합한 Amazon Bedrock Guardrails 적용 전략을 선택하고 구현하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

LLM 스트리밍 응답의 Amazon Bedrock Guardrails 적용 패턴

앞서 설명한 ApplyGuardrail API의 특징을 고려하여, LLM 스트리밍 응답에 Amazon Bedrock Guardrails를 적용하는 패턴은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 실시간 스트리밍(Post-Guardrails), 지연 처리(Pre-Guardrails), 그리고 동적 버퍼(Dynamic Buffer)입니다. 각 패턴은 고유한 특징과 장단점을 가지고 있어, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 패턴을 선택할 수 있습니다.

이 세 가지 패턴을 구현하기 위해서는 공통적으로 ‘버퍼 매니저’라는 모듈이 필요합니다. 버퍼 매니저는 애플리케이션 단에서 LLM 스트리밍 응답을 버퍼링하고, 설정된 조건에 따라 ApplyGuardrail API를 호출하는 과정을 제어합니다. 각 패턴에 따라 버퍼 매니저의 구체적인 동작은 달라지지만, 기본적인 개념은 동일합니다. 주목할 점은 Amazon Bedrock Guardrails 비용이 1000단어를 기준으로 청구된다는 것입니다. 이를 고려하여 버퍼 매니저는 최대 버퍼 크기를 1000단어로 설정합니다. 개발자들은 이러한 버퍼 매니저 모듈을 직접 구현해야 합니다. 이를 돕기 위해 본 블로그에서는 데모 코드를 제공하고 있으며, 여기에는 버퍼 매니저 구현 예시가 포함되어 있습니다. 실제 구현 시 이 코드를 참조하여 자신의 애플리케이션 요구사항에 맞게 조정하시기 바랍니다.

이제 각 적용 패턴에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 각 패턴을 설명하면서, 해당 패턴에서 Amazon Bedrock Guardrails를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지, 그리고 버퍼 크기 조정이 성능과 안전성에 어떤 영향을 미치는지 함께 설명하겠습니다.

실시간 스트리밍 (Post-Guardrails)

실시간 스트리밍(Post-Guardrails) 패턴은 LLM이 생성한 텍스트를 즉시 사용자에게 전달하고, 이후에 Amazon Bedrock Guardrails를 적용하는 방식입니다. 이 패턴에서는 LLM의 스트리밍 출력을 실시간으로 사용자에게 전달하면서 동시에 ApplyGuardrail API를 통해 콘텐츠를 검사합니다. 이 패턴을 Post-Guardrails 라고 부르는 이유는 텍스트가 사용자에게 전달된 이후에 Amazon Bedrock Guardrails가 동작하기 때문입니다. 이 패턴의 구체적인 아키텍처와 작동 방식은 다음과 같습니다.

  1. 사용자가 질문을 입력합니다.
  2. LLM이 스트리밍 방식으로 응답을 생성합니다.
  3. 생성된 텍스트는 즉시 사용자에게 전달되며, 동시에 버퍼에 저장됩니다.
  4. 버퍼가 특정 크기에 도달하면 ApplyGuardrail API를 호출하여 Amazon Bedrock Guardrails 체크를 수행합니다.
  5. LLM은 계속해서 텍스트를 생성하고, 사용자에게 전달하며 버퍼에 저장합니다.
  6. 버퍼가 다시 차면 ApplyGuardrail API를 호출하는 과정을 반복합니다.
  7. 3-6단계의 프로세스를 LLM의 응답 생성이 완료될 때까지 반복합니다.

이 패턴의 가장 큰 장점은 사용자에게 빠른 응답을 제공할 수 있다는 점입니다. LLM의 응답이 생성되는 즉시 텍스트가 표시되기 때문에 사용자 경험이 향상되며, 대화의 자연스러운 흐름을 유지할 수 있습니다. 반면에 중요한 단점도 있습니다. 가장 큰 문제는 부적절한 콘텐츠가 일시적으로 표시될 수 있는 위험입니다. Amazon Bedrock Guardrails 검사가 텍스트 표시 후에 이루어지기 때문에, 민감한 정보나 부적절한 내용이 사용자에게 노출될 가능성이 있습니다. 이는 특히 금융, 의료 등 고도의 보안과 규제 준수가 요구되는 산업에서 문제가 될 가능성이 있습니다. 또한 Amazon Bedrock Guardrails는 다양한 필터링 옵션 중 일부 옵션에 마스킹 기능을 제공하지만, 이 패턴에서는 이러한 기능의 효과가 제한적입니다. 텍스트가 이미 사용자에게 표시된 후에 Amazon Bedrock Guardrails가 적용되므로, 사후 마스킹이나 콘텐츠 수정은 오히려 사용자 경험에 혼란을 줄 수 있기 때문입니다.

버퍼 크기 설정은 이 패턴의 성능과 안전성에 중요한 영향을 미칩니다. 작은 버퍼를 사용하면 더 빈번한 Amazon Bedrock Guardrails 검사로 빠른 콘텐츠 필터링이 가능합니다. 이는 부적절한 콘텐츠가 노출될 위험을 줄일 수 있지만, ApplyGuardrail API 호출 횟수가 증가하여 처리 오버헤드가 커지고 비용이 증가할 수 있습니다. 반면, 큰 버퍼를 사용하면 API 호출 횟수와 처리 오버헤드는 감소하여 비용 효율성이 높아지지만, 부적절한 콘텐츠의 노출 시간이 길어질 수 있습니다.

  • LLM이 생성한 텍스트를 즉시 사용자에게 전달하고, 이후에 Amazon Bedrock Guardrails 적용
  • 빠른 응답으로 실시간 대화 경험을 제공하지만, 부적절한 콘텐츠 노출 위험으로 고도의 보안이 필요한 산업에는 제한적
  • 작은 버퍼는 안전성을 높이지만 비용이 증가하고, 큰 버퍼는 비용을 줄이지만 부적절한 콘텐츠 노출 시간이 길어질 수 있음

지연 처리 (Pre-Guardrails)

지연 처리(Pre-Guardrails) 패턴은 LLM이 생성한 텍스트를 Amazon Bedrock Guardrails로 검사한 후, 승인된 텍스트만을 사용자에게 전달하는 방식입니다. 이 패턴에서는 LLM의 스트리밍 출력을 먼저 버퍼링하고 ApplyGuardrail API를 통해 콘텐츠를 검사한 후, 안전한 것으로 확인된 텍스트만 사용자에게 점진적으로 표시합니다. 이 패턴을 Pre-Guardrails 라고 부르는 이유는 Amazon Bedrock Guardrails가 텍스트가 사용자에게 전달되기 이전에 적용되기 때문입니다. 이는 실시간 스트리밍(Post-Guardrails) 패턴과는 대조적으로, 콘텐츠의 안전성을 우선적으로 보장합니다. 이 패턴의 구체적인 아키텍처와 작동 방식은 다음과 같습니다.

  1. 사용자가 질문을 입력합니다.
  2. LLM이 스트리밍 방식으로 응답을 생성하며, 생성된 텍스트는 즉시 버퍼에 저장됩니다.
  3. 버퍼가 특정 크기에 도달하면 ApplyGuardrail API를 호출하여 Amazon Bedrock Guardrails 체크를 수행합니다.
  4. 검사를 통과한 텍스트만 사용자에게 전달됩니다.
  5. LLM은 지속적으로 텍스트를 생성하고 버퍼에 저장합니다. 버퍼가 다시 특정 크기에 도달하면 ApplyGuardrail API를 재호출합니다.
  6. 새로운 검사를 통과한 텍스트가 사용자에게 추가로 전달됩니다.
  7. 3-6단계의 프로세스를 LLM의 응답 생성이 완료될 때까지 반복합니다.

이 패턴의 가장 큰 장점은 부적절한 콘텐츠의 노출을 효과적으로 방지할 수 있다는 점입니다. Amazon Bedrock Guardrails 검사가 텍스트 표시 전에 이루어지기 때문에, 민감한 정보나 부적절한 내용이 사용자에게 노출될 가능성 낮습니다. 또한, Amazon Bedrock Guardrails에서 제공하는 마스킹 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 텍스트가 사용자에게 표시되기 전에 마스킹 처리가 이루어지므로, 사용자 경험을 해치지 않으면서도 민감한 정보를 안전하게 처리할 수 있습니다. 하지만 이 패턴 또한 중요한 단점이 있습니다. 바로 초기 응답 시간이 느리다는 점입니다. Amazon Bedrock Guardrails 검사가 텍스트 표시 전에 이루어지기 때문에, 사용자는 첫 응답을 받기까지 지연을 경험할 수 밖에 없습니다. 특히 LLM의 응답 길이가 길거나 버퍼 크기가 클수록 이 지연은 크게 증가하며, 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

버퍼 크기 설정은 이 패턴의 성능과 사용자 경험에 중요한 영향을 미칩니다. 작은 버퍼를 사용하면 더 빈번한 Amazon Bedrock Guardrails 검사로 빠른 초기 응답이 가능하지만, ApplyGuardrail API 호출 횟수가 증가하여 처리 오버헤드가 커지고 비용이 증가할 수 있습니다. 반면, 큰 버퍼를 사용하면 API 호출 횟수와 처리 오버헤드는 감소하여 비용 효율성이 높아지지만, 초기 응답 지연 시간이 길어질 수 있습니다.

  • Amazon Bedrock Guardrails 검사 후 승인된 텍스트만 사용자에게 전달
  • 부적절한 콘텐츠 노출을 효과적으로 방지하지만, 초기 응답 시간이 느림
  • 작은 버퍼는 빠른 초기 응답을 제공하지만 비용이 증가하고, 큰 버퍼는 비용을 줄이지만 초기 응답 지연이 길어짐

동적 버퍼 (Dynamic Buffer)

동적 버퍼 패턴은 지연 처리(Pre-Guardrails) 방식을 확장한 것으로, 안전성을 유지하면서도 초기 응답 속도를 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 패턴에서는 첫 번째 버퍼와 이후의 버퍼 크기를 다르게 설정하여, 안전성과 응답성을 모두 최적화합니다. 이 패턴을 Dynamic Buffer라고 부르는 이유는 초기 응답과 이후 응답에 대해 서로 다른 버퍼 크기를 사용하기 때문입니다. 이는 단일 크기의 고정 버퍼를 사용하는 다른 패턴들과 달리, 초기 응답 속도와 안정성을 동시에 최적화할 수 있습니다. 구체적인 아키텍처와 작동 방식은 다음과 같습니다.

  1. 사용자가 질문을 입력합니다.
  2. LLM이 스트리밍 방식으로 응답을 생성하며, 생성된 텍스트는 작은 크기의 초기 버퍼에 저장됩니다.
  3. 초기 버퍼가 차면 즉시 ApplyGuardrail API를 호출하여 Amazon Bedrock Guardrails 체크를 수행합니다.
  4. 검사를 통과한 텍스트만 사용자에게 전달됩니다.
  5. 이후 LLM은 계속해서 텍스트를 생성하지만, 이번에는 더 큰 크기의 버퍼에 저장합니다. 이 큰 버퍼가 차면 다시 ApplyGuardrail API를 호출합니다.
  6. 새로운 검사를 통과한 텍스트가 사용자에게 추가로 전달됩니다.
  7. 큰 버퍼를 사용한 5-6단계의 프로세스를 LLM의 응답 생성이 완료될 때까지 반복합니다.

이 패턴의 가장 큰 장점은 안전성과 초기 응답 속도를 동시에 개선할 수 있다는 점입니다. Pre-Guardrails 방식을 사용하므로 승인된 콘텐츠만 출력되어 안전성이 보장됩니다. 동시에, 작은 초기 버퍼를 사용함으로써 사용자는 기존 Pre-Guardrails 방식보다 빠른 첫 응답을 받을 수 있어 대화의 자연스러운 흐름을 유지할 수 있습니다. 이는 안전성을 유지하면서도 사용자 경험을 개선할 수 있는 방법입니다. 다만 버퍼 매니저 모듈의 구현 복잡성이 증가하여 개발 및 유지보수 비용을 증가시킬 수 있습니다.

동적 버퍼 패턴의 한 가지 잠재적인 문제점은 초기 버퍼와 이후 버퍼 사이의 크기 차이로 인해 응답 출력에 일시적인 지연이 발생할 수 있다는 것입니다. 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 이 문제는 버퍼 크기의 비율에 따라 출력 및 버퍼링 비율을 조절함으로써 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 초기 버퍼 크기가 500단어이고 이후 버퍼 크기가 1000단어인 경우, LLM에서 2개의 단어가 생성될 때마다 1개의 단어를 출력하는 방식으로 조절할 수 있습니다(아래 그림 참조). 이렇게 하면 큰 버퍼가 채워지는 동안에도 일정한 속도로 텍스트를 출력할 수 있어, 사용자가 경험하는 응답 흐름이 더욱 자연스러워집니다. 더 나아가 ‘첫 번째 버퍼’, ‘두 번째 버퍼’, ‘이후 버퍼’와 같이 버퍼 단계를 더 세분화하여 점진적으로 버퍼 크기를 증가시키는 방법도 고려할 수 있습니다. 이러한 버퍼 크기 비율을 통한 출력 조절 방식은 이 게시글에서 제공하는 데모 코드에도 적용되어 있으므로, 실제 구현 시 참조할 수 있습니다.

  • 초기 작은 버퍼와 이후 큰 버퍼를 사용하여 안전성과 응답성을 모두 최적화
  • 빠른 초기 응답과 콘텐츠 안정성을 동시에 제공하지만, 구현 복잡성이 증가함
  • 버퍼 크기 비율에 따른 출력 조절로 일관된 응답 흐름 유지 가능, 필요 시 버퍼 단계를 세분화하여 성능 개선 가능

데모

지금까지 Amazon Bedrock Guardrails를 LLM 스트리밍 출력에 적용하는 세 가지 주요 패턴(실시간 스트리밍, 지연 처리, 동적 버퍼)에 대해 살펴보았습니다. 각 패턴은 고유한 장단점을 가지고 있으며, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 이제 이러한 패턴들이 실제 애플리케이션에서 어떻게 동작하는지, 그리고 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위해 각 패턴을 적용한 데모 결과를 소개하고자 합니다.

데모 설정

  • LLM 모델 : Amazon Bedrock의 Claude 3.5 v1
  • Amazon Bedrock Guardrails 설정 : 개인의 이름 마스킹 (PII 제거)
  • 입력 프롬프트 : “세계에서 유명한 CEO 20명에 대한 이름과 설명을 같이 적어줘”
  • 버퍼 크기
    • 실시간 스트리밍 (Post-Guardrails) : 1000 단어
    • 지연 처리 (Pre-Guardrails) : 1000 단어
    • 동적 버퍼 (Dynamic Buffer) : 1st Buffer = 250 단어, 2nd Buffer = 500 단어, 이후 Buffer = 1000 단어

출력 결과

이 결과는 두 가지 주요 측면에서 각 패턴의 특성을 보여 줍니다. 첫째, 초기 응답 시간을(빨간색 박스) 통해 각 패턴의 초기 지연을 비교할 수 있습니다. 둘째, 출력된 텍스트 내용에서 이름 마스킹 처리 여부 (회색 박스) 를 확인함으로써 안전성을 판단할 수 있습니다. 이 두 가지 요소를 바탕으로 출력결과를 정리한 표는 다음과 같습니다.

이제 위의 데모 결과를 바탕으로 각 패턴의 성능과 특성을 종합적으로 분석해보겠습니다.

분석 결과

이 데모 결과는 각 패턴의 특성을 명확히 보여줍니다. 실시간 스트리밍은 빠르지만 보안 위험이 있고, 지연 처리는 안전하지만 느리며, 동적 버퍼는 이 둘의 균형을 잘 잡고 있습니다. 각 패턴의 성능과 특성을 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

  1. 응답 속도: 실시간 스트리밍 > 동적 버퍼 > 지연 처리
  2. 안전성: 지연 처리 = 동적 버퍼 > 실시간 스트리밍
  3. 사용자 경험 : 실시간 스트리밍 > 동적 버퍼 > 지연 처리

이러한 분석을 바탕으로, 각 패턴의 특성과 장단점을 실제 비즈니스 상황에 적용해 볼 수 있습니다. 다양한 시나리오에서 어떤 패턴이 가장 적합할지 살펴보겠습니다. 각 기업의 요구사항과 우선순위에 따라 최적의 패턴과 버퍼 크기를 선택하는 것이 중요합니다.

권장 사용 사례

앞서 살펴본 각 패턴의 특성을 고려할 때, 다양한 비즈니스 시나리오에 따라 적합한 패턴과 버퍼 크기가 달라질 수 있습니다. 각 패턴과 버퍼 크기에 따른 권장 사용 사례를 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

  • 실시간 스트리밍 (Post-Guardrails)은 빠른 응답이 중요한 사내 용도에 적합합니다. 보안 요구사항이 상대적으로 낮은 환경에서 자연스러운 대화 흐름을 제공할 수 있습니다.
  • 지연 처리 (Pre-Guardrails)는 높은 보안이 요구되는 대고객 서비스에 이상적입니다. 금융, 의료 등 민감한 정보를 다루는 분야에서 안전성을 최우선으로 하는 경우에 적합합니다.
  • 동적 버퍼 (Dynamic Buffer)는 가장 유연한 접근 방식으로, 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다. 초기 응답은 빠르게, 이후 더 복잡한 처리가 필요한 경우 큰 버퍼를 사용하여 보안, 성능, 비용 효율성의 균형을 맞출 수 있습니다.

각 기업이나 개발팀은 자신의 특정 요구사항과 우선순위에 따라 적합한 패턴 및 버퍼 크기를 선택해야 합니다. 실제 환경에서의 테스트와 지속적인 최적화 과정이 중요하며, 이를 통해 각 사용 사례에 맞는 최적의 구성을 찾을 수 있습니다.

결론

이 게시글에서는 Amazon Bedrock Guardrails를 활용하여 LLM 스트리밍 출력을 보호하는 다양한 방법에 대해 살펴보았습니다. 우리는 실시간 스트리밍, 지연 처리, 그리고 동적 버퍼라는 세 가지 주요 패턴을 통해 Amazon Bedrock Guardrails의 적용 방식을 분석하였습니다. 각 패턴은 응답 속도, 안전성, 사용자 경험 측면에서 고유한 장단점을 가지고 있음을 확인하였습니다. 특히, 동적 버퍼 패턴이 안전성과 응답성 사이의 균형을 효과적으로 달성할 수 있음을 데모를 통해 입증하였습니다. 이 패턴은 초기 응답 시간을 단축하면서도 높은 수준의 콘텐츠 안전성을 유지할 수 있어, 다양한 비즈니스 시나리오에 적용 가능한 유연한 솔루션임을 보여주었습니다.

Amazon Bedrock Guardrails는 LLM 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 높이는 강력한 도구입니다. 주목할 만한 점은 ApplyGuardrail API를 통해 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델뿐만 아니라 외부의 3rd party LLM에도 적용할 수 있다는 것입니다. 이는 기업들이 다양한 LLM 환경에서 일관된 보안 정책을 구현할 수 있게 해줍니다.

각 기업의 요구사항과 우선순위에 따라 적절한 패턴과 구성을 선택하여 적용한다면, 안전하고 효율적인 AI 서비스를 구축할 수 있을 것입니다. 프로덕션 환경에서 높은 수준의 보안과 성능이 요구되는 LLM 애플리케이션을 개발하신다면, 이 게시글에서 소개한 패턴들을 참고하여 Amazon Bedrock Guardrails를 적극적으로 활용해 보시기 바랍니다.

Kwangwoo Lee

Kwangwoo Lee

이광우 솔루션즈 아키텍트는 AI/ML 솔루션 개발 경험을 바탕으로, 고객사의 디지털 혁신을 위한 최적의 클라우드 솔루션을 설계하고 구현하는 데 주력하고 있습니다.