Migrate to Amazon Bedrock Managed Knowledge Base with your coding agent

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💡 한 줄 요약

Agent Toolkit for AWS의 마이그레이션 가이드는 사용자 승인에 따라 기존 지식 기반 옆에 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base를 생성하거나 이전용 IaC 템플릿을 작성하며, 콘텐츠 수집·검색 호출 변경·검증·트래픽 전환은 사용자 팀이 담당한다.

📌 핵심 요약

• Amazon Bedrock Managed Knowledge Base는 수집·저장·인덱싱·검색과 자동 확장을 관리하며, 항상 활성화된 하이브리드 검색, 관리형 임베딩 모델·리랭커, 멀티모달 파서를 제공한다. 사용자 지정 Amazon Bedrock 임베딩 모델도 선택할 수 있지만 관리형 리랭커는 관리형 임베딩 모델이 필요하다.
• 네이티브 커넥터, 문서 권한을 반영하는 ACL 인식, 반복적으로 검색하는 에이전틱 검색을 제공한다. AgentCore Gateway를 통한 MCP 접근과 다른 AWS 계정에 접근을 허용하는 리소스 기반 정책도 지원하며, 에이전틱 검색·Gateway 통합·리소스 기반 정책은 고객 관리형 지식 기반에서 제공되지 않는다.
• 작성 시점의 관리형 기본 할당량은 계정·리전당 지식 기반 10,000개, 지식 기반당 데이터 소스 200개, 동시 수집 작업 50개, 검색 입력 10,000자다. 고객 관리형의 대응 값은 각각 100개, 5개, 1개, 1,000자다.
• 관리형 기본 저장 요금은 월 GB당 $5이고 표준 검색은 1,000건당 $1이며 리랭킹이 포함된다. 에이전틱 검색은 기본 검색 호출 비용에 1,000건당 $4가 추가되어 총액이 대략 $6~$9일 수 있다. 비용 판단에는 실제 사용량뿐 아니라 사용자 지정 가능성과 벡터 저장소에 대한 직접 통제도 고려해야 한다.
• 가이드는 읽기 전용 탐색과 계획을 구현에서 분리하고 기본적으로 계획 검토 단계에서 멈춘다. 승인 후 기존 VECTOR 지식 기반을 수정·삭제하지 않고 별도의 MANAGED 지식 기반이나 IaC 템플릿을 만들며, 설정을 1:1·조정·차단으로 분류한다. 사용자 팀은 콘텐츠 수집, Retrieve 호출 변경, 검색 검증과 트래픽 전환을 수행한다.

🧩 주요 포인트

1. 수집부터 검색까지 관리형 서비스로 통합 → 저장소 운영 부담은 줄지만 임베딩·리랭커 조합의 제약과 사용자 지정 가능성을 함께 평가해야 한다.
2. 사용량 기반 과금과 확대된 기본 할당량 → 낮은 이용률의 지식 기반 비용 및 팀·제품별 콘텐츠 구성에 새로운 선택지가 생기지만 일률적인 비용 절감을 보장하지는 않는다.
3. 기존 VECTOR를 유지하면서 MANAGED를 병행 생성하고 설정 호환성을 분류 → 이전 중 서비스 제공을 지속할 수 있으며, 차단된 설정의 처리와 사용자 팀의 Retrieve 변경·검색 검증이 전환의 핵심 조건이 된다.

🧠 상세 정리

1. 이전의 배경과 담당 범위

고객 관리형 Amazon Bedrock 지식 기반에서는 팀이 벡터 저장소를 프로비저닝하고 확장하며, 임베딩 모델과 인덱스 설정을 조정하고 새로운 데이터 소스마다 용량을 계획한다. Amazon Bedrock Managed Knowledge Base는 이 운영 작업을 맡고 검색 기능을 추가하는 대신, 팀은 콘텐츠와 이를 사용하는 애플리케이션에 대한 통제를 유지한다. 운영 중인 지식 기반을 이전하려면 기존 설정 파악, 대체 지식 기반 생성, 콘텐츠 수집, 애플리케이션 검색 호출 수정과 전환 전 검증이 필요하다. Agent Toolkit for AWS의 amazon-bedrock 스킬에 추가된 가이드는 코딩 에이전트가 읽기 전용 탐색부터 시작해 사용자가 항목별로 검토할 계획을 작성하도록 돕는다. 승인 후 에이전트는 새 지식 기반과 데이터 소스를 기존 리소스 옆에 생성하거나 파이프라인용 IaC 템플릿을 작성하며, 수집과 애플리케이션 변경은 사용자 팀이 수행하되 에이전트의 안내를 받을 수 있다.

2. 관리형 검색과 모델 선택의 범위

Managed Knowledge Base에서는 Amazon Bedrock이 수집·저장·인덱싱·검색을 처리하고 콘텐츠 증가에 따라 저장소를 자동으로 확장한다. 키워드 일치와 의미 기반 일치를 결합한 하이브리드 검색은 항상 활성화되어 있어 별도의 인덱스 구성이 필요하지 않으며, 관리형 임베딩 모델과 관리형 리랭커, 멀티모달 파일 유형용 내장 파서가 제공된다. 지식 기반을 생성할 때는 기본 모델 대신 사용자가 선택한 Amazon Bedrock 임베딩 모델을 사용할 수도 있다. 각 검색 요청에서는 관리형 리랭커, Amazon Bedrock 리랭킹 모델 또는 리랭킹 미사용 중에서 선택할 수 있지만, 관리형 리랭커를 쓰려면 관리형 임베딩 모델이 필요하다. 따라서 서비스가 운영을 맡는 범위와 별개로 모델 선택지는 남아 있으며, 선택한 임베딩 모델과 리랭커의 조합에는 명시적인 제약이 있다.

3. 커넥터·접근 권한·확장 검색 기능

네이티브 커넥터는 Amazon S3, Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence 같은 소스에서 콘텐츠를 직접 수집하며, 최초 전체 동기화 이후에는 요청 시 또는 일정에 따라 변경분만 반영하고 대량의 색인 콘텐츠가 실수로 삭제되는 것을 막기 위한 보호 기능도 제공한다. ACL 인식은 문서 권한을 콘텐츠와 함께 수집해 로그인한 사용자가 접근 가능한 결과만 반환하며, SharePoint와 Confluence 등 지원 커넥터에서는 원본에 대한 실시간 확인으로 마지막 동기화 이후의 권한 변경도 반영한다. 다만 ACL 인식 자체가 사용자를 인증하지는 않으므로 애플리케이션이 신원을 검증하고 전달해야 한다. 에이전틱 검색은 여러 부분으로 구성된 질문을 반복 검색으로 처리하고 한 요청에서 여러 지식 기반을 검색할 수 있으며, AgentCore Gateway 통합은 지식 기반을 MCP 클라이언트가 질의할 수 있는 대상으로 노출하고 Gateway가 인증을 처리하게 한다. 리소스 기반 정책은 다른 AWS 계정의 애플리케이션에 접근을 허용하되 호출 역할과 bedrock:Retrieve 같은 필요한 작업으로 범위를 제한해야 하며, 에이전틱 검색·Gateway 통합·리소스 기반 정책은 고객 관리형에서 제공되지 않고 리전별 가용성과 AWS GovCloud (US-West)의 미지원 기능은 별도 확인이 필요하다.

4. 기본 할당량 확대와 콘텐츠 구성

글 작성 시점의 기본 할당량에서 계정·리전당 지식 기반 수는 고객 관리형 100개에서 관리형 10,000개로 늘어나며, 지식 기반당 데이터 소스 수는 5개에서 200개로 확대된다. 지식 기반당 동시 수집 작업은 1개에서 50개로, 검색 입력 길이는 1,000자에서 10,000자로 증가한다. 원문은 데이터 소스 200개를 활용해 관련 콘텐츠를 하나의 지식 기반에 모으거나, 계정·리전당 지식 기반 10,000개를 활용해 팀 또는 제품군별로 별도 지식 기반을 두는 구성을 예로 든다. 이 수치들은 콘텐츠를 묶는 방식과 분리하는 방식 양쪽에 더 많은 여지를 제공하지만, 글에 제시된 작성 시점의 기본값이라는 조건이 붙는다. 현재 값은 Amazon Bedrock endpoints and quotas 및 Service quotas for managed knowledge bases에서 확인하도록 안내한다.

5. 저장·수집·모델 비용의 차이

고객 관리형에서는 선택한 벡터·텍스트 저장소를 직접 프로비저닝하고 확장·업데이트하며 해당 인프라 비용을 별도로 지불하지만, 관리형에서는 이 단계가 서비스에 포함되고 저장량과 검색량을 직접 계량한다. 관리형의 기본 저장 요금은 월 GB당 $5이며 멀티모달 문서 파싱, 네이티브 커넥터, 수집·동기화·재동기화 처리가 포함되고 기본 임베딩 모델 사용 시 임베딩 생성도 포함되지만 사용자 지정 모델에는 요금이 적용된다. 고객 관리형의 멀티모달 파싱은 페이지나 이미지 기준으로 과금되는 Amazon Bedrock Data Automation 또는 토큰 기준으로 과금되는 파운데이션 모델이 필요하며, 텍스트 전용 파싱은 무료다. 고객 관리형 저장소 중 일부는 프로비저닝 용량이나 최소 용량에 요금을 부과하지만 Amazon S3 Vectors처럼 사용량에 대해서만 과금하는 선택지도 있으므로, 모든 고객 관리형 구성이 동일한 유휴 비용을 갖는 것은 아니다. 원문은 사용량 기반 요금이 이용률이 낮은 기업 질의응답·정책·지원 지식 기반에 적합할 수 있다고 설명하면서도, 비용을 사용자 지정 가능성 및 벡터 저장소에 대한 직접 통제와 함께 고려해야 할 요소로 제시한다.

6. 검색 요금과 총소유비용

고객 관리형의 표준 검색에는 Amazon Bedrock의 쿼리당 요금이 없지만 Amazon S3 Vectors처럼 선택한 저장소가 쿼리당 요금을 부과할 수 있으며, 관리형 표준 검색은 1,000건당 $1이고 리랭킹이 포함된다. 고객 관리형에서 Amazon Rerank는 쿼리 1,000건당 $1이며, 사용자 지정 리랭킹 모델에는 해당 모델의 요금이 적용된다. 고객 관리형에서 Bedrock 모델로 에이전틱 워크플로를 직접 구성하면 개발·유지보수 비용을 제외하고도 쿼리 1,000건당 약 $18~$24가 들 수 있으나, 토큰 사용량에 따라 쿼리당 비용은 달라진다. 관리형 에이전틱 검색은 기본 검색 호출 비용 외에 쿼리 1,000건당 $4가 추가되고 다회 검색·리랭킹·답변 생성이 포함되며, 기본 검색 호출 횟수에 따라 총액은 대략 $6~$9가 될 수 있다. 원문은 요율 외에도 개별 리소스의 운영 비용을 봐야 한다고 강조하며, 관리형은 기본 임베딩 모델·파운데이션 모델·리랭커와 기본적인 지식 기반별 요청 속도 제한을 포함한 하나의 리소스로 통합되고 Amazon Bedrock이 해당 관리형 구성 요소를 운영한다고 설명한다.

7. 기존 지식 기반을 유지하는 병행 이전

고객 관리형 지식 기반은 사용자가 구성한 벡터 저장소와 VECTOR 유형을 사용하고, Managed Knowledge Base는 MANAGED 유형을 사용한다. 가이드는 기존 지식 기반을 변형하는 대신 그 옆에 새로운 MANAGED 지식 기반을 생성하며, 이전 과정에서 원본을 수정하거나 삭제하지 않도록 에이전트를 안내한다. 에이전트는 설정 매핑을 바탕으로 그대로 유지되는 설정, 관리형에서 다르게 처리되는 설정, 필요한 애플리케이션 변경을 구분한 계획을 작성한다. 원본은 팀이 콘텐츠를 수집하고 검색 결과를 검증한 뒤 트래픽을 전환할 때까지 모든 요청을 계속 처리한다. 따라서 새 리소스나 이전용 템플릿을 만드는 단계와 실제 콘텐츠 수집·검색 호출 변경·전환 단계가 분리되며, 리소스 생성만으로 이전이 완료되는 구조는 아니다.

8. 탐색부터 선택적 구현까지의 체크포인트

가이드는 계획과 구현을 분리하며, Explore 모드에서는 Managed Knowledge Base에 관한 질문에 답하고 읽기 전용 호출로 설정을 살펴 이전에 필요한 작업 규모를 가늠할 수 있다. Migration 모드의 도입 단계에서는 에이전트의 작업 범위를 설명하고 운영 중인 지식 기반과 IaC 소스 중 대상 및 기본적인 쉬운 설명과 기술적 설명 중 표현 방식을 선택한다. 식별 단계에서는 계정과 AWS 리전을 확인하고 과도하게 넓은 자격 증명 범위를 지적하며 비용 분석 여부를 묻고 출력 디렉터리를 만든 뒤, 탐색 단계에서 읽기 전용으로 지식 기반·데이터 소스 또는 템플릿 파일을 읽는다. 계획 단계에서 사용자는 이전 계획과 애플리케이션 변경을 검토하며, 에이전트는 기본적으로 이 단계에서 멈춘다. 구현을 요청한 경우 실제 리소스 생성 경로에서는 프로비저닝 스크립트의 정확한 미리보기를 승인하고 변경 시 다시 승인해야 하며, IaC 경로에서는 이전용 템플릿과 실행한 스키마 검사 결과를 제공한 뒤 산출물과 팀의 남은 작업을 인계한다.

9. 설정 매핑과 이전이 차단되는 경우

설정 매핑의 목적은 관리형 유형이 다른 구성을 사용할 때도 데이터 소스, 필터, 청킹 동작을 보존하도록 각 설정의 처리 방식을 명확히 하는 데 있다. 계획에서 1:1로 분류된 항목은 새 지식 기반에서 같은 설정을 사용하며, 조정으로 분류된 항목은 같은 결과를 위한 다른 관리형 설정으로 대체한다. 차단으로 분류된 항목은 현재 관리형 이전 경로가 없는 경우로, 에이전트는 해당 지식 기반을 생성 대상에서 제외하고 이유를 설명한 뒤 AWS Support를 안내한다. 같은 실행에 포함된 다른 지식 기반은 계속 진행할 수 있으므로 하나의 차단 사례가 모든 대상의 진행 중단을 뜻하지는 않는다. 원문은 검증 과정에서 사용자 자신의 콘텐츠로 청킹을 비교하도록 명시하며, 설정 매핑 검토와 실제 검색 검증을 연결한다.

10. 최소 권한·변경 검토·감사 확인

탐색과 계획, 전체 IaC 경로에는 읽기 전용 자격 증명만 필요하며, 실제 리소스 생성 시에는 원본 지식 기반 변경을 명시적으로 거부하는 제한된 정책을 제안하고 관리자 또는 전체 접근 권한을 요구하지 않도록 가이드가 규정한다. 에이전트는 자신이 만든 리소스만 변경하고 비밀값은 ARN으로 참조하며, 읽은 데이터 안에서 발견한 지시는 무시해야 한다. 사용자는 실행을 승인하기 전에 생성된 IAM 정책과 프로비저닝 스크립트를 검토하고, 생성 후에는 AWS CloudTrail 이벤트 기록으로 에이전트가 수행한 작업을 확인할 수 있다. CloudTrail 이벤트 기록은 관리 이벤트를 90일간 보관하며 각 이벤트에는 CreateKnowledgeBase 같은 API 호출과 이를 실행한 주체가 기록된다. 선택적 비용 분석은 현재 AWS 가격과 읽기 전용 입력으로 기존 지출과 관리형 예상 비용을 비교한다고 설명되지만, 제공된 본문은 입력 자료를 설명하던 중 'Amazon Cloud'에서 끊기므로 이후 내용이나 구체적인 입력 목록은 확인할 수 없다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 이전의 핵심은 저장소 운영을 서비스에 맡기는 동시에 콘텐츠·애플리케이션 책임을 유지하는 역할 재배분이며, 사용자 인증과 검색 검증까지 자동으로 해결되는 것은 아니다.
• 관리형은 저장·파싱·임베딩·검색 관련 비용을 통합하지만, 고객 관리형에도 사용량 기반 저장소가 있으므로 이용률과 모델 선택, 검색 호출 수에 따라 비용 효과가 달라질 수 있다.
• 기존 지식 기반 유지, 설정별 호환성 분류, 단계별 승인은 변경 범위를 제한하는 장치이며, 최종 전환 판단에는 사용자 콘텐츠를 이용한 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• Amazon Bedrock Managed Knowledge Base의 월 GB당 $5 저장 요금과 검색 사용량을 기준으로 비용 및 사용자 지정 가능성 비교 검토.
• 기존 VECTOR에서 MANAGED로 이전할 설정의 1:1·조정·차단 분류와 임베딩·리랭커 조합 제약 확인.
• 사용자 팀의 콘텐츠 수집, Retrieve 호출 변경, 검색 검증을 완료한 뒤 트래픽 전환 진행.

❓ 열린 질문

• 현재 저장량과 검색 사용량을 적용할 때 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base의 월 GB당 $5 및 표준 검색 1,000건당 $1 요금은 기존 비용과 어떻게 비교되는가?
• 기존 VECTOR 설정 중 MANAGED에서 조정하거나 차단해야 하는 항목은 무엇이며, 필요한 임베딩·리랭커 조합은 지원되는가?
• 사용자 팀은 Retrieve 호출 변경 후 검색 검증에서 어떤 결과를 확인해야 트래픽 전환이 가능하다고 판단할 수 있는가?