핼리버튼, 아마존 베드록 기반 지진 데이터 분석 효율화

주장핼리버튼은 아마존 베드록을 활용하여 지진 데이터 분석 워크플로우를 자동화하고 효율성을 극대화했습니다. 기존의 수동 설정 방식에서 벗어나 자연어 기반의 대화형 인터페이스를 도입함으로써 기술적 진입 장벽을 낮췄습니다.

팩트핼리버튼의 지진 엔진은 기존에 약 100개의 전문 도구를 수동으로 설정해야 하는 복잡한 과정을 거쳤습니다. 이번 생성형 인공지능 도입을 통해 워크플로우 생성 속도를 최대 95%까지 가속화하는 성과를 거뒀습니다.

팩트시스템은 아마존 베드록, 아마존 노바, 아마존 다이나모DB를 핵심 기술로 사용합니다. 아마존 노바 라이트 모델은 사용자 질문의 의도를 파악하고 82개의 지진 엔진 도구를 조합하여 실행 가능한 야믈 워크플로우를 생성합니다.

팩트질의응답 체계는 아마존 베드록 지식 기반과 아마존 오픈서치 서버리스를 활용하여 구축했습니다. 이를 통해 지진 엔진 매뉴얼과 기술 문서를 실시간으로 검색하고 정확한 답변을 제공하는 검색 증강 생성 프로세스를 구현했습니다.

팩트시스템은 패스트API 애플리케이션을 아마존 웹 서비스 앱 러너에 배포하여 스트리밍 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 대화 도중 이전 맥락을 유지하며 복잡한 워크플로우를 수정하거나 추가적인 기술 정보를 질문할 수 있습니다.

팩트데이터 소스로는 에스쓰리에 저장된 마크다운 형식의 도구 문서와 지진 엔진 매뉴얼을 사용했습니다. 긴 문서는 계층적 청킹 방식을 적용하여 문맥을 유지하고, 짧은 도구 문서는 전체 내용을 보존하여 검색 정확도를 높였습니다.

주장이번 협업은 에너지 탐사 분야에서 클라우드 네이티브 아키텍처가 어떻게 생산성을 혁신할 수 있는지 보여주는 사례입니다. 복잡한 기술적 작업을 대화형으로 전환함으로써 더 넓은 범위의 사용자가 고급 지구물리학 도구를 활용할 수 있게 됐습니다.

교차검증생성형 인공지능 모델은 지속적으로 업데이트되고 있으며 초기 개발 당시 사용된 클로드 3.5 모델은 현재 클로드 4.5 및 4.6 버전으로 대체 가능합니다. 모델 업그레이드 시 코드 변경 없이 최신 기능을 적용할 수 있는 유연한 아키텍처를 갖췄습니다.

교차검증자동화된 워크플로우 생성은 효율성을 높이지만 지진 데이터 처리의 정밀도를 유지하는 과정이 필수적입니다. 시스템은 각 도구의 입력값과 매개변수를 엄격하게 정의하여 생성된 워크플로우의 기술적 정확성을 보장합니다.

출처핼리버튼의 지진 데이터 분석 워크플로우 혁신 사례는 아마존 웹 서비스 공식 블로그를 통해 교차 검증했습니다. (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/halliburton-enhances-seismic-workflow-creation-with-amazon-bedrock-and-generative-ai/)