AWS Bedrock

AWS Bedrock 노드는 Amazon Bedrock 플랫폼에서 제공하는 다양한 LLM 모델을 호출할 수 있는 범용 LLM 노드입니다. Anthropic Claude, AI21, Amazon Titan, Meta Llama 등 여러 벤더의 모델을 단일 인터페이스로 통합하여 사용할 수 있습니다.

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주요 기능

• AWS Bedrock에 배포된 다양한 LLM 모델 호출 가능

• Region, Model Name, Temperature 등 주요 파라미터 설정 지원

• 캐시 기능을 통해 동일 요청 반복 시 성능 최적화

• Amazon 관리형 인프라 기반으로 신뢰성 높은 API 호출 가능

WindyFlo AWS Bedrock

WindyFlo AWS Bedrock Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Cache	동일 요청에 대해 응답 캐시 사용 여부 (ON/OFF)	선택
AWS Credential	AWS Bedrock 호출용 인증 정보 (Credential에 등록)	필수
Region	사용 중인 AWS Bedrock 리전 (예: us-east-1)	필수
Model Name	사용할 LLM 모델 이름 (예: anthropic.claude-v2)	필수
Custom Model Name	별도로 정의한 사용자 모델명 (선택)	선택

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Temperature	출력 텍스트의 창의성 정도 (0.0 ~ 1.0, 기본값: 0.7)
Max Tokens to Sample	생성할 최대 토큰 수 (예: 200)

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
AWSBedrock	Bedrock LLM 응답 결과 (텍스트 또는 JSON 형식 포함 가능)

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활용 예시

• Claude 기반 대화형 QA 시스템 구성 (예: anthropic.claude-v2)

• Amazon Titan 모델을 활용한 텍스트 생성 및 자동화 응답 처리

• 동일 워크플로우 내에서 다양한 모델을 비교 테스트하는 멀티 LLM 설정

• 사내 시스템과 AWS 기반 API 연동하여 LLM 응답 처리 자동화 구축

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사용 팁

• Model Name에는 Bedrock에서 지원하는 정확한 모델명(벤더.모델명)을 입력해야 합니다.

  • 예: anthropic.claude-v2, amazon.titan-text-express-v1, meta.llama2-13b-chat-v1

• Temperature는 높을수록 창의적인 응답이 나오며, 낮을수록 일관된 응답이 생성됩니다.

• 응답이 너무 짧을 경우 Max Tokens to Sample 값을 늘려서 출력 범위를 확장하세요.

• 다양한 모델을 실험해보기 위해 Custom Model Name을 사용하면 워크플로우 관리가 쉬워집니다.

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주의사항

• AWS Bedrock은 기본적으로 유료 API이며, 모델별 요금 단가가 상이하므로 사전 확인이 필요합니다.

• Model Name을 잘못 입력하면 "Model not found" 오류가 발생합니다. 공식 문서에서 정확한 명칭을 확인하세요.

• 일부 모델은 특정 리전에서만 사용 가능하므로 Region 선택 시 제약사항을 고려해야 합니다.

• Max Tokens to Sample 값이 너무 크면 요금이 과다 발생하거나 응답이 지연될 수 있으니 적절히 설정해야 합니다.