Week 3에서 우리는 생성형 AI의 원리, 파운데이션 모델(FM), 프롬프트 엔지니어링, RAG의 개념을 배웠다. 이제 그것을 "AWS에서 실제로 어떻게 쓰느냐"로 넘어간다. Week 4는 AIF-C01 시험에서 가장 비중이 큰 영역이다. 시험 문제의 상당수가 "이 시나리오에는 어떤 AWS AI 서비스가 적합한가?"를 묻기 때문이다.
그 중심에 Amazon Bedrock이 있다. Bedrock은 여러 회사의 거대 파운데이션 모델을 단일 API로 빌려 쓰게 해주는 완전관리형 서비스다. 오늘은 Bedrock이 무엇을 해주는지, 모델은 어떻게 고르는지, 그리고 RAG·Guardrails·Agents 같은 핵심 기능을 시험 관점에서 정리한다.
Bedrock의 핵심 가치는 한 문장으로 요약된다. "GPU를 사거나 모델을 직접 호스팅하지 않고, API 호출만으로 거대 파운데이션 모델을 쓴다." 인프라 관리가 전혀 필요 없는 서버리스(serverless) 방식이다.
Bedrock은 여러 제공사의 모델을 한곳에 모아둔 "FM 마켓플레이스"다.