Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계

간단 소개

Smart Agentic AI 구축을 위한 데이터베이스 설계 및 아키텍처, DynamoDB, Redshift, Valkey 활용 방안 제시

AI Summary

에이전트 서비스 데이터베이스 아키텍처
- 에이전트의 툴 실행 이력을 DynamoDB에 저장하고, Redshift로 분석하여 최적 프로세스 제안
- ElastiCache for Valkey로 자주 사용되는 프로세스를 캐싱하여 성능 최적화
데이터베이스 스키마 설계
- 에이전트 서비스의 핵심 엔터티 정의: 도메인, 에이전트, 툴, 사용자 프로파일, 사용자 세션 등
- DynamoDB 단일 테이블 설계를 통해 다양한 엔터티 타입을 효율적으로 관리
- Redshift 스키마 설계를 통해 툴 매핑 이력 정보를 분석하고 스코어링
데이터 활용 및 기대 효과
- 검증된 프로세스 재사용 및 Human-in-the-Loop 강화를 통해 안정적인 에이전트 서비스 구축
- 에이전트 성능 및 비용 최적화, 오류 최소화