Amazon Connect 기반 AI 콜봇

개요

Amazon Connect 기반 클라우드 컨택센터에 생성형 AI를 결합한 AI 콜봇 프로젝트 입니다. 고객의 요청을 받으면 Amazon Lex가 의도를 분류하고, Bedrock Agents가 RAG 기반으로 답변을 생성하며, Polly가 TTS로 변환해 응답합니다. 주문 처리 등 비즈니스 로직은 Lambda를 통해 action group으로 연결됩니다.

기술 스택

아키텍처

flowchart LR
  user((User))
  tout["λ test-outbound"]
  tget["λ test-get-customer"]
  connect[Amazon Connect]
  polly[Amazon Polly]
  lex["Amazon Lex\nSetIntent / FallbackIntent"]
  os[OpenSearch Service]
  order["λ order-handler"]

  subgraph bedrock["Amazon Bedrock"]
    titan[Titan Text Embeddings V2]
    fm["FM: Claude 3.5 Sonnet"]
    agents["Agents + action group"]
  end

  subgraph s3["Amazon S3"]
    rag["RAG Bucket\nDocument · Image"]
    cbucket["Connect Bucket\nRecording · Scripts"]
  end

  tout --> connect
  tget --> connect
  user <--> connect
  connect <--> polly
  connect --> lex
  lex -->|FallbackIntent| os
  os <--> bedrock
  rag --> os
  agents --> order

주요 컴포넌트

Amazon Connect

클라우드 컨택센터 서비스(CCaaS)로 IVR 흐름을 구성합니다. Lex, Polly, Lambda와 연동해 자동화된 통화 처리를 담당하며, 통화 녹취와 대화 스크립트를 S3 Connect Bucket에 저장합니다.

Amazon Bedrock + Agents

Claude 3.5 Sonnet을 FM으로 사용합니다. Bedrock Agents가 action group을 통해 Lambda(주문 처리)를 호출하고, Knowledge Base는 OpenSearch Service와 연동하여 RAG를 구현합니다. 임베딩 모델로 Titan Text Embeddings V2, 청킹·검색 보조로 Claude 3 Haiku V1을 사용합니다. 모든 데이터는 AWS 내부에서만 처리됩니다.

Amazon Lex

NLU/ASR 기반 의도 분류를 담당합니다. SetIntent는 사전 정의된 의도를 직접 처리하고, FallbackIntent(BedrockAgentIntent)는 분류되지 않은 발화를 Bedrock Agents로 위임합니다.

Amazon Polly

Neural TTS로 Bedrock의 텍스트 응답을 음성으로 변환해 Connect로 전달합니다. SSML을 지원하며 저지연 스트리밍으로 자연스러운 응답을 제공합니다.

통화 흐름

1. 사용자가 전화를 걸면 Connect가 통화를 연결합니다.
2. Lambda(test-get-customer)로 회원 정보를 조회합니다.
3. Lex가 고객 발화를 분류합니다.
   • SetIntent: 사전 정의 시나리오로 직접 처리
   • FallbackIntent: OpenSearch RAG를 거쳐 Bedrock Agents에 전달
4. Bedrock Agents가 필요한 경우 Lambda(order-handler)를 호출해 주문을 처리합니다.
5. 응답은 Polly TTS를 통해 음성으로 변환돼 고객에게 전달됩니다.
6. 녹취 파일과 대화 스크립트는 S3 Connect Bucket에 저장됩니다.