Strands Agents 및 AgentCore와 함께하는 바이오-제약 연구 어시스턴트 구현하기
Strands Agents와 여러 AWS 서비스를 결합해 생명과학 연구 어시스턴트를 구축했습니다. 내부 데이터 분석, RAG 검색, 단백질 설계, 서버리스 배포까지 통합했습니다.
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Strands Agents와 여러 AWS 서비스를 결합해 생명과학 연구 어시스턴트를 구축했습니다. 내부 데이터 분석, RAG 검색, 단백질 설계, 서버리스 배포까지 통합했습니다.

당근페이는 Bedrock 기반 Text-to-SQL에서 메타데이터와 샘플 쿼리, 용어 사전을 체계적으로 수집·관리하는 방식을 소개했습니다. 또한 검색 최적화와 SFT, MCP 확장으로 정확도와 활용 범위를 넓혀갈 계획을 공유했습니다.

당근페이는 브로쿼리라는 내부 Text-to-SQL 봇의 배경과 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 질문을 SQL로 바꾸고 컨텍스트를 보강해 데이터 활용 장벽을 낮추는 구조를 설명했습니다.

물어보새의 Data Discovery 확장과 구현 방식을 소개했습니다. 베타 테스트를 바탕으로 질문 이해와 정보 획득 구조를 나눠 허위 생성을 줄이고 활용 범위를 넓혔습니다.

사내 데이터 활용 어려움을 해결하기 위해 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’를 개발한 과정을 소개했습니다. RAG, Text-to-SQL, LLMOps를 결합해 쿼리 생성과 해설, 검증 기능을 고도화했습니다.
