AWS Bedrock 인용과 출처 표시 완벽 가이드

AWS Bedrock의 Citation 기능을 활용하여 AI 응답의 신뢰도를 높이는 방법을 배웁니다. 출처 추출부터 UI 표시, 검증까지 실무에서 바로 사용할 수 있는 완전한 가이드입니다.

1. 인용의 중요성

어느 날 김개발 씨가 만든 AI 챗봇 서비스에 클레임이 들어왔습니다. "이 정보, 어디서 가져온 건가요?

믿을 수 있나요?" 사용자는 AI가 제공한 답변의 출처를 궁금해했습니다. 김개발 씨는 당황했습니다.

분명히 정확한 정보를 제공했는데, 출처를 보여주지 못하니 신뢰를 얻기 어려웠습니다.

**인용(Citation)**은 AI가 제공하는 정보의 출처를 명확하게 표시하는 것입니다. 마치 논문에서 참고문헌을 표시하는 것처럼, AI 응답이 어떤 문서를 기반으로 생성되었는지 보여줍니다.

AWS Bedrock의 Knowledge Base를 사용하면 자동으로 인용 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 AI 응답을 검증하고, 원본 문서를 직접 확인할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import { BedrockAgentRuntimeClient, RetrieveAndGenerateCommand } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent-runtime";

// Bedrock 클라이언트 초기화
const client = new BedrockAgentRuntimeClient({ region: "us-east-1" });

// Citation 포함된 응답 생성
const command = new RetrieveAndGenerateCommand({
  input: { text: "AWS Lambda의 동시성 제한은 얼마인가요?" },
  retrieveAndGenerateConfiguration: {
    type: "KNOWLEDGE_BASE",
    knowledgeBaseConfiguration: {
      knowledgeBaseId: "YOUR_KB_ID",
      modelArn: "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet",
      // Citation 활성화 (기본값: true)
      retrievalConfiguration: { vectorSearchConfiguration: { numberOfResults: 5 } }
    }
  }
});

const response = await client.send(command);
console.log(response.citations); // 인용 정보 배열

김개발 씨는 AI 스타트업에서 일하는 2년 차 백엔드 개발자입니다. 최근 회사에서 고객 지원용 AI 챗봇을 개발했는데, 사용자들의 반응이 예상과 달랐습니다.

"이 정보 정말 맞나요?", "어디서 가져온 건가요?"라는 질문이 계속 들어왔습니다. 팀장 박시니어 씨가 김개발 씨에게 조언했습니다.

"AI가 아무리 정확한 답변을 해도, 출처를 보여주지 않으면 사용자는 불안해합니다. Citation 기능을 추가해보세요." **인용(Citation)**이란 정확히 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, 인용은 마치 뉴스 기사에서 "관계자에 따르면"이나 "XX 보고서에 의하면"이라고 출처를 밝히는 것과 같습니다. 독자는 이 문구를 보고 "아, 이 정보는 믿을 만하구나"라고 안심합니다.

AI도 마찬가지입니다. 어떤 문서를 기반으로 답변을 생성했는지 보여주면, 사용자는 그 정보를 훨씬 더 신뢰하게 됩니다.

Citation 없이 AI를 운영하면 어떤 문제가 발생할까요? 첫째, 사용자는 AI 응답을 무조건 믿어야 합니다. 출처가 없으니 검증할 방법이 없습니다.

의료나 금융처럼 정확성이 중요한 분야에서는 치명적입니다. 둘째, 잘못된 정보가 제공되었을 때 책임 소재가 불분명합니다.

"AI가 그렇게 말했다"는 변명은 통하지 않습니다. 어떤 문서가 문제였는지 추적할 수 없으면, 개선도 어렵습니다.

셋째, 법적 리스크가 증가합니다. 특히 유럽의 AI Act 같은 규제는 AI 시스템의 투명성을 요구합니다.

출처를 밝히지 않으면 규정을 위반할 수 있습니다. AWS Bedrock의 Citation 기능이 이 문제를 어떻게 해결할까요? AWS Bedrock Knowledge Base는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 동작합니다.

사용자 질문이 들어오면, 먼저 관련 문서를 검색(Retrieve)하고, 그 문서를 기반으로 답변을 생성(Generate)합니다. 이 과정에서 어떤 문서를 참조했는지 자동으로 기록합니다.

가장 큰 장점은 별도 설정 없이 기본으로 제공된다는 점입니다. Knowledge Base를 사용하는 순간부터 모든 응답에 Citation이 포함됩니다.

개발자는 이 정보를 단순히 파싱해서 UI에 표시하기만 하면 됩니다. 또한 문서 조각(Chunk) 단위로 정확한 위치를 추적합니다.

"이 문서 어딨는가"가 아니라 "이 문서의 이 단락"까지 알려줍니다. 사용자는 원본 문서의 정확한 위치로 바로 이동할 수 있습니다.

위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 1-2번째 줄에서 AWS SDK를 임포트합니다. BedrockAgentRuntimeClient는 Knowledge Base와 통신하는 클라이언트이고, RetrieveAndGenerateCommand는 실제 요청을 보내는 명령입니다.

5번째 줄에서 클라이언트를 초기화합니다. 리전은 Knowledge Base가 배포된 위치와 동일해야 합니다.

8-19번째 줄이 핵심입니다. RetrieveAndGenerateCommand를 생성하면서 knowledgeBaseId와 modelArn을 지정합니다.

retrievalConfiguration에서 numberOfResults: 5는 "최대 5개의 관련 문서를 찾아라"는 의미입니다. 이 문서들이 Citation의 출처가 됩니다.

21번째 줄에서 명령을 실행하고, 22번째 줄에서 response.citations를 출력합니다. 이 배열에 모든 인용 정보가 담겨 있습니다.

실무에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 기업 내부 문서 검색 시스템을 개발한다고 가정해봅시다. 직원이 "휴가 신청 절차가 어떻게 되나요?"라고 질문하면, AI는 인사 규정 문서를 기반으로 답변합니다.

이때 Citation을 함께 표시하면, 직원은 "아, 이건 2024년 개정된 인사 규정 27페이지를 참고한 거구나"라고 확인할 수 있습니다. 규정이 변경되었는지, 최신 정보인지 직접 검증할 수 있습니다.

의료 분야에서는 더욱 중요합니다. "이 증상의 치료법은 무엇인가요?"라는 질문에 AI가 답변할 때, 어떤 의학 논문이나 가이드라인을 참조했는지 보여주면 의사는 그 정보를 신뢰하고 사용할 수 있습니다.

주의할 점도 있습니다. 초보 개발자들이 흔히 하는 실수는 Citation을 단순히 "참고 문서 목록"처럼 취급하는 것입니다. Citation은 단순 목록이 아닙니다.

각 Citation은 응답의 특정 부분이 어떤 문서에서 나왔는지를 정확히 연결합니다. 따라서 UI에서도 이 연결 관계를 명확히 표시해야 합니다.

또한 모든 응답에 반드시 Citation이 있는 것은 아닙니다. Knowledge Base에서 관련 문서를 찾지 못하면 Citation이 비어있을 수 있습니다.

이 경우를 처리하는 로직을 반드시 추가해야 합니다. 김개발 씨는 Citation 기능을 추가한 후 사용자 만족도가 크게 올랐습니다. "이제 AI 답변을 믿을 수 있어요.

출처가 명확하니까요!" 이런 피드백이 쏟아졌습니다. Citation은 단순히 출처를 보여주는 기능이 아닙니다.

사용자와 AI 사이의 신뢰를 구축하는 핵심 요소입니다.

실전 팁

💡 - Knowledge Base 생성 시 메타데이터(작성일, 버전 등)를 포함하면 Citation이 더 풍부해집니다

Citation 개수가 너무 많으면 UX가 나빠질 수 있으니 상위 3-5개만 표시하세요
원본 문서가 삭제되거나 이동할 수 있으니, 링크 유효성을 주기적으로 검증하세요

2. Citation 정보 추출

김개발 씨는 Bedrock에서 Citation을 받았지만, 데이터 구조가 복잡해서 당황했습니다. 배열 안에 객체가 있고, 그 안에 또 배열이 있었습니다.

"이걸 어떻게 파싱하지?" 박시니어 씨가 코드를 보더니 웃으며 말했습니다. "Citation 구조만 이해하면 간단해요."

AWS Bedrock의 Citation은 계층 구조로 되어 있습니다. 최상위에는 생성된 텍스트가 있고, 각 텍스트 조각마다 어떤 문서를 참조했는지 retrievedReferences 배열이 연결되어 있습니다.

각 Reference에는 문서 URI, 제목, 실제 텍스트 조각(chunk) 등이 포함됩니다. TypeScript 인터페이스로 타입을 정의하면 안전하게 데이터를 추출할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// Citation 타입 정의
interface Citation {
  generatedResponsePart: { textResponsePart: { text: string; span: { start: number; end: number } } };
  retrievedReferences: Reference[];
}

interface Reference {
  location: { s3Location?: { uri: string }; type: "S3" };
  content: { text: string };
  metadata?: Record<string, any>;
}

// Citation 파싱 함수
function parseCitations(response: any): Citation[] {
  return response.citations || [];
}

// 출처 문서 추출
function extractSources(citations: Citation[]): string[] {
  const sources = citations.flatMap(c =>
    c.retrievedReferences.map(ref => ref.location.s3Location?.uri || "Unknown")
  );
  return [...new Set(sources)]; // 중복 제거
}

김개발 씨는 Bedrock API 응답을 콘솔에 출력해보고 깜짝 놀랐습니다. JSON 구조가 생각보다 복잡했습니다.

citations 배열 안에 generatedResponsePart가 있고, 그 안에 또 retrievedReferences가 있었습니다. "이걸 일일이 파싱해야 하나?" 박시니어 씨가 화면을 보더니 말했습니다.

"복잡해 보이지만, 구조를 이해하면 패턴이 보입니다. Citation은 크게 두 부분으로 나뉩니다.

생성된 텍스트 부분과, 그 텍스트의 근거가 된 참조 문서들이죠." Citation의 구조를 도서관에 비유해봅시다. 도서관 사서가 여러분의 질문에 답변할 때, 두 가지를 제공합니다. 첫째는 답변 자체("그 책은 3층 역사 코너에 있습니다"), 둘째는 그 정보의 출처("도서 관리 시스템 DB를 확인했습니다").

Citation도 똑같습니다. generatedResponsePart는 AI가 생성한 답변이고, retrievedReferences는 그 답변의 근거가 된 문서 목록입니다.

Citation 파싱이 없으면 어떤 문제가 생길까요? 첫째, 데이터를 제대로 활용할 수 없습니다. Bedrock은 풍부한 정보를 제공하지만, 파싱하지 않으면 그냥 JSON 덩어리일 뿐입니다.

둘째, 타입 안정성이 보장되지 않습니다. JavaScript로 response.citations[0].retrievedReferences[0].location.s3Location.uri처럼 접근하면, 중간에 하나라도 undefined면 에러가 발생합니다.

셋째, 유지보수가 어렵습니다. Citation 구조를 이해하지 못한 다른 개발자가 코드를 수정하다가 실수할 수 있습니다.

TypeScript 인터페이스로 이 문제를 어떻게 해결할까요? TypeScript는 컴파일 타임에 타입 오류를 잡아줍니다. Citation 인터페이스를 정의하면, IDE가 자동 완성도 제공하고, 잘못된 접근을 미리 경고합니다.

또한 코드 가독성이 크게 향상됩니다. response.citations만 봐도 "아, 이건 Citation 배열이구나"라고 즉시 알 수 있습니다.

주석이 필요 없을 정도로 자명합니다. 무엇보다 리팩토링이 안전해집니다.

Citation 구조가 변경되어도, 인터페이스만 수정하면 타입 체커가 영향받는 모든 코드를 찾아줍니다. 코드를 단계별로 분석해봅시다. 2-6번째 줄에서 Citation 인터페이스를 정의합니다.

generatedResponsePart는 생성된 텍스트를 담고, span은 그 텍스트가 전체 응답에서 어느 위치(start~end)에 있는지 나타냅니다. retrievedReferences는 참조 문서 배열입니다.

8-12번째 줄의 Reference 인터페이스가 핵심입니다. location.s3Location.uri는 S3에 저장된 원본 문서의 경로입니다.

content.text는 실제 참조된 텍스트 조각입니다. metadata는 문서의 추가 정보(작성일, 저자 등)를 담습니다.

15-17번째 줄의 parseCitations 함수는 간단합니다. 응답에서 citations 배열을 추출하되, 없으면 빈 배열을 반환합니다.

이렇게 하면 undefined 에러를 방지할 수 있습니다. 20-25번째 줄의 extractSources 함수가 실무에서 가장 많이 쓰입니다.

모든 Citation에서 S3 URI를 추출하고, Set으로 중복을 제거합니다. 같은 문서를 여러 번 참조했더라도 한 번만 표시하기 위함입니다.

실무 활용 사례를 봅시다. 고객 지원 챗봇에서 "환불 정책이 어떻게 되나요?"라는 질문에 AI가 답변합니다. 이때 Citation을 파싱하면: - "환불은 구매 후 14일 이내 가능합니다" → s3://docs/refund-policy.pdf 의 12-35자 참조 - "단, 사용한 제품은 환불 불가합니다" → s3://docs/terms-of-service.pdf 의 89-120자 참조 이렇게 답변의 각 문장이 어떤 문서를 근거로 했는지 정확히 추적할 수 있습니다.

고객이 "정말요?"라고 의심하면, 원본 PDF를 바로 보여줄 수 있습니다. 주의할 점이 있습니다. retrievedReferences가 빈 배열일 수 있습니다.

Knowledge Base에서 관련 문서를 찾지 못한 경우입니다. 이때는 "출처 없음" 또는 "일반 지식 기반 응답"이라고 표시해야 합니다.

또한 s3Location이 undefined일 수 있습니다. S3가 아닌 다른 스토리지를 사용하거나, 위치 정보가 없는 경우입니다.

옵셔널 체이닝(?.)으로 안전하게 접근해야 합니다. 김개발 씨는 TypeScript 인터페이스를 정의한 후 개발 속도가 크게 빨라졌습니다. "IDE가 자동 완성을 해주니 실수가 없어요!" 타입 체커 덕분에 런타임 에러도 사라졌습니다.

Citation 파싱은 복잡해 보이지만, 제대로 된 타입 정의만 있으면 누구나 쉽게 다룰 수 있습니다.

실전 팁

💡 - Zod나 io-ts 같은 런타임 검증 라이브러리를 함께 사용하면 더 안전합니다

Citation이 많을 때는 페이지네이션을 고려하세요 (예: "출처 1/5")
메타데이터에 문서 버전 정보를 포함하면 "이 답변은 2024년 1월 규정 기준입니다"처럼 표시할 수 있습니다

3. 출처 문서 링크 생성

출처 URI를 추출했지만, 김개발 씨는 난감했습니다. s3://my-bucket/docs/manual.pdf를 사용자에게 그대로 보여줄 순 없었습니다.

S3 버킷은 기본적으로 비공개이고, 사용자가 클릭할 수 있는 URL도 아니었습니다. "어떻게 안전하게 링크를 만들지?" 박시니어 씨가 답했습니다.

"Presigned URL을 사용하면 됩니다."

Presigned URL은 일시적으로 S3 객체에 접근할 수 있는 서명된 URL입니다. 마치 일회용 입장권처럼, 정해진 시간 동안만 유효하며 이후에는 자동으로 만료됩니다.

AWS SDK의 getSignedUrl 함수로 간단히 생성할 수 있습니다. 또한 CloudFront를 사용하면 더 빠르고 안전한 배포가 가능합니다.

사용자는 이 URL을 클릭하면 원본 문서를 직접 열람할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import { S3Client, GetObjectCommand } from "@aws-sdk/client-s3";
import { getSignedUrl } from "@aws-sdk/s3-request-presigner";

const s3Client = new S3Client({ region: "us-east-1" });

// S3 URI를 Presigned URL로 변환
async function createPresignedUrl(s3Uri: string, expiresIn: number = 3600): Promise<string> {
  // s3://bucket/key 파싱
  const match = s3Uri.match(/s3:\/\/([^\/]+)\/(.+)/);
  if (!match) throw new Error("Invalid S3 URI");

  const [, bucket, key] = match;

  // Presigned URL 생성 (1시간 유효)
  const command = new GetObjectCommand({ Bucket: bucket, Key: key });
  const url = await getSignedUrl(s3Client, command, { expiresIn });

  return url;
}

// Citation에 링크 추가
async function enrichCitationsWithLinks(citations: Citation[]): Promise<any[]> {
  return Promise.all(citations.map(async (citation) => {
    const references = await Promise.all(
      citation.retrievedReferences.map(async (ref) => ({
        ...ref,
        presignedUrl: await createPresignedUrl(ref.location.s3Location?.uri || "")
      }))
    );
    return { ...citation, retrievedReferences: references };
  }));
}

김개발 씨는 Citation에서 추출한 S3 URI를 화면에 그대로 표시했습니다. 결과는 참담했습니다.

사용자가 클릭하면 "접근 거부" 에러만 떴습니다. 당연했습니다.

S3 버킷은 기본적으로 비공개였고, 인증 없이는 접근할 수 없었습니다. "버킷을 공개로 바꿔볼까요?" 김개발 씨가 묻자, 박시니어 씨가 손을 저었습니다.

"절대 안 됩니다! S3 버킷을 공개하면 누구나 접근할 수 있어요.

내부 문서가 유출될 수 있습니다. Presigned URL을 사용하세요." Presigned URL을 호텔 룸키에 비유해봅시다. 호텔에 묵을 때 프론트에서 룸키를 받습니다.

이 키는 여러분의 방만 열 수 있고, 체크아웃하면 자동으로 무효화됩니다. Presigned URL도 똑같습니다.

특정 S3 객체만 접근할 수 있고, 설정한 시간(예: 1시간)이 지나면 자동으로 만료됩니다. 다른 파일은 접근할 수 없고, 시간이 지나면 같은 URL로도 접근할 수 없습니다.

Presigned URL 없이 문서를 공유하면 어떤 문제가 생길까요? 첫째, S3 버킷을 공개해야 합니다. 이는 심각한 보안 위험입니다.

내부 문서, 고객 데이터, 민감한 정보가 모두 노출될 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 S3 버킷 공개 설정 실수로 데이터 유출 사고를 겪었습니다.

둘째, 접근 제어가 불가능합니다. 누가 언제 문서를 열람했는지 추적할 수 없습니다.

만료 기능도 없어서, 한 번 공유한 링크는 영원히 유효합니다. 셋째, 대역폭 비용이 증가합니다.

악의적인 사용자가 링크를 무한 반복 호출하면 S3 비용이 폭증할 수 있습니다. Presigned URL이 이 문제를 어떻게 해결할까요? Presigned URL은 AWS 시그니처 v4 알고리즘으로 서명됩니다.

URL에 접근 권한이 암호화되어 포함되므로, 버킷 자체는 비공개로 유지할 수 있습니다. 이는 군사 수준의 보안입니다.

또한 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본 예제에서는 3600초(1시간)로 설정했지만, 5분, 24시간 등 원하는 대로 조정 가능합니다.

만료된 URL은 자동으로 무효화되므로, 링크가 유출되어도 피해를 최소화할 수 있습니다. 무엇보다 감사 로그가 자동으로 기록됩니다.

CloudTrail을 활성화하면 누가 언제 어떤 파일에 접근했는지 모두 추적할 수 있습니다. 코드를 자세히 살펴봅시다. 1-2번째 줄에서 S3 SDK를 임포트합니다.

getSignedUrl이 핵심 함수입니다. 7-18번째 줄의 createPresignedUrl 함수가 마법을 부립니다.

먼저 9-12번째 줄에서 S3 URI를 파싱합니다. 정규표현식으로 s3://버킷/키 형식을 분해하여 버킷 이름과 객체 키를 추출합니다.

15번째 줄에서 GetObjectCommand를 생성합니다. 이는 "이 객체를 읽고 싶다"는 명령입니다.

16번째 줄에서 getSignedUrl로 서명된 URL을 생성합니다. expiresIn은 초 단위입니다.

기본값 3600은 1시간입니다. 21-31번째 줄의 enrichCitationsWithLinks 함수는 실무 코드입니다.

모든 Citation의 모든 Reference를 순회하며 Presigned URL을 추가합니다. Promise.all로 병렬 처리하여 성능을 최적화했습니다.

실무 사례를 봅시다. 법률 자문 AI 시스템을 개발한다고 가정합시다. 변호사가 "이혼 소송의 재산 분할 기준은?"이라고 질문하면, AI는 관련 판례 문서를 참조하여 답변합니다.

이때 판례 PDF의 Presigned URL을 제공하면, 변호사는 클릭해서 원문을 직접 확인할 수 있습니다. 1시간 후 URL은 자동 만료되므로, 클라이언트에게 실수로 링크를 공유해도 안전합니다.

의료 분야에서도 유용합니다. 의사가 진료 가이드라인을 조회할 때, 최신 논문이나 프로토콜 문서를 Presigned URL로 제공하면 즉시 열람할 수 있습니다.

환자 정보처럼 민감한 데이터는 짧은 만료 시간(예: 5분)으로 설정하여 보안을 강화할 수 있습니다. 주의할 점이 있습니다. Presigned URL 생성에는 AWS 자격 증명(Access Key)이 필요합니다.

절대로 프론트엔드에서 생성하지 마세요. Access Key가 노출되면 AWS 계정 전체가 위험합니다.

반드시 백엔드에서 생성하여 프론트엔드로 전달해야 합니다. 또한 만료 시간을 너무 길게 설정하지 마세요.

AWS는 최대 7일까지 허용하지만, 보안상 1시간 이내가 적절합니다. 사용자가 더 오래 접근해야 한다면, 세션 연장 API를 만들어서 필요할 때마다 새 URL을 발급하세요.

김개발 씨는 Presigned URL을 적용한 후 사용자 경험이 획기적으로 개선되었습니다. "링크를 클릭하니 바로 문서가 열려요!" 사용자들은 이제 AI 답변을 신뢰할 뿐만 아니라, 직접 검증까지 할 수 있게 되었습니다. 보안팀도 만족했습니다.

"S3 버킷이 비공개로 유지되니 안심이에요."

실전 팁

💡 - CloudFront와 함께 사용하면 전 세계 사용자에게 빠른 다운로드를 제공할 수 있습니다

민감한 문서는 만료 시간을 5-15분으로 짧게 설정하세요
Presigned URL 생성 시 특정 IP만 접근하도록 조건을 추가할 수 있습니다 (Conditions 파라미터 활용)

4. UI에 인용 표시하기

김개발 씨는 Presigned URL까지 준비했지만, 고민이 생겼습니다. "이걸 화면에 어떻게 보여주지?" 사용자에게 URL 리스트를 주르륵 나열할 순 없었습니다.

박시니어 씨가 여러 서비스의 UI를 보여주며 말했습니다. "위키피디아처럼 각주 번호를 달거나, 학술 논문처럼 상단 첨자로 표시하는 방법이 있어요."

Citation을 UI에 표시하는 방법은 크게 세 가지입니다. 첫째, 인라인 상단 첨자로 텍스트 바로 뒤에 [1] 같은 번호를 붙이고, 하단에 참고문헌 목록을 표시합니다.

둘째, 말풍선 툴팁으로 각주 번호에 마우스를 올리면 출처 정보가 팝업으로 나타납니다. 셋째, 하이라이트로 Citation이 있는 텍스트에 색상을 입혀 시각적으로 구분합니다.

사용자 경험을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import React from "react";

interface CitationDisplayProps {
  text: string;
  citations: Array<{ span: { start: number; end: number }; refIndex: number }>;
  references: Array<{ title: string; url: string }>;
}

// Citation을 인라인 상단 첨자로 표시
export function CitationDisplay({ text, citations, references }: CitationDisplayProps) {
  // 텍스트를 조각으로 분할
  const parts: Array<{ text: string; citationIndex?: number }> = [];
  let lastIndex = 0;

  citations.forEach((citation) => {
    if (citation.span.start > lastIndex) {
      parts.push({ text: text.slice(lastIndex, citation.span.start) });
    }
    parts.push({
      text: text.slice(citation.span.start, citation.span.end),
      citationIndex: citation.refIndex
    });
    lastIndex = citation.span.end;
  });

  if (lastIndex < text.length) {
    parts.push({ text: text.slice(lastIndex) });
  }

  return (
    <div>
      <p>
        {parts.map((part, idx) => (
          <React.Fragment key={idx}>
            {part.text}
            {part.citationIndex !== undefined && (
              <sup className="citation-link">
                <a href={references[part.citationIndex].url} target="_blank" rel="noopener">
                  [{part.citationIndex + 1}]
                </a>
              </sup>
            )}
          </React.Fragment>
        ))}
      </p>

      {/* 참고문헌 목록 */}
      <div className="references">
        <h3>참고 문서</h3>
        <ol>
          {references.map((ref, idx) => (
            <li key={idx}>
              <a href={ref.url} target="_blank" rel="noopener">{ref.title}</a>
            </li>
          ))}
        </ol>
      </div>
    </div>
  );
}

김개발 씨는 처음에 단순하게 생각했습니다. "AI 응답 밑에 '출처: [링크1, 링크2, 링크3]' 이렇게 나열하면 되겠지?" 하지만 사용자 테스트를 해보니 반응이 좋지 않았습니다.

"이 문장이 어느 출처에서 나온 건지 모르겠어요." 박시니어 씨가 위키피디아를 예로 들었습니다. "위키는 문장 끝에 [1] 같은 숫자를 달아요.

사용자는 그 숫자를 클릭하면 정확한 출처로 이동합니다. 우리도 이렇게 해봅시다." Citation UI를 논문의 각주 시스템에 비유해봅시다. 학술 논문을 읽어본 적 있나요?

본문 중간중간에 작은 숫자가 상단 첨자로 붙어 있습니다. "기후 변화는 가속화되고 있다¹".

그리고 페이지 하단에 "¹ IPCC Report 2023, p.42"처럼 출처가 나열됩니다. 독자는 본문을 읽다가 궁금하면 숫자를 찾아 출처를 확인합니다.

Citation UI도 정확히 이 방식을 따릅니다. Citation을 제대로 표시하지 않으면 어떤 문제가 생길까요? 첫째, 사용자는 어떤 문장이 어떤 출처에서 나왔는지 알 수 없습니다.

"AI가 10개 문서를 참고했네요" 하고 끝입니다. 특정 주장을 검증하고 싶어도 어느 문서를 봐야 할지 모릅니다.

둘째, UX가 나빠집니다. 출처 링크를 클릭하려면 응답을 끝까지 스크롤해야 합니다.

긴 답변일수록 사용자는 출처를 찾기 어렵습니다. 셋째, 신뢰도가 떨어집니다.

명확한 Citation이 없으면 "AI가 그냥 만들어낸 거 아니야?"라는 의심을 받습니다. 제대로 된 출처 표시는 신뢰를 구축하는 핵심입니다.

인라인 상단 첨자 방식이 이 문제를 어떻게 해결할까요? 인라인 표시는 문맥과 출처를 직접 연결합니다. "AWS Lambda는 1,000개의 동시 실행 제한이 있습니다[1]"처럼, 바로 뒤에 각주 번호가 붙어 있으면 사용자는 "아, 이 정보는 [1]번 문서에서 나왔구나"라고 즉시 이해합니다.

또한 클릭 한 번으로 출처 확인이 가능합니다. 상단 첨자 링크를 클릭하면 바로 원본 문서로 이동합니다.

스크롤할 필요도, 검색할 필요도 없습니다. 무엇보다 논문과 같은 권위를 부여합니다.

학술 논문 형식을 따르면, 사용자는 무의식적으로 "이 정보는 신뢰할 수 있구나"라고 느낍니다. 코드를 단계별로 분석해봅시다. 3-7번째 줄에서 Props 타입을 정의합니다.

text는 AI가 생성한 전체 텍스트, citations는 어느 위치(span)에 어떤 출처(refIndex)가 연결되는지, references는 실제 출처 정보입니다. 10-28번째 줄이 핵심 로직입니다.

전체 텍스트를 Citation 위치에 따라 조각으로 분할합니다. 예를 들어 "AWS Lambda는 1,000개 제한이 있습니다"에서 "1,000개"에 Citation이 있다면, ["AWS Lambda는 ", "1,000개", " 제한이 있습니다"]로 나눕니다.

30-44번째 줄에서 실제 렌더링합니다. 각 조각을 순회하며, Citation이 있는 조각에는 <sup> 태그로 상단 첨자를 붙입니다.

36-41번째 줄의 조건부 렌더링이 포인트입니다. 47-57번째 줄은 페이지 하단에 표시될 참고문헌 목록입니다.

번호 순으로 정렬되어, 사용자는 [1]을 클릭하면 첫 번째 항목으로 이동합니다. 실무 활용 사례를 봅시다. 금융 리포트 생성 AI를 개발한다고 가정합시다.

"삼성전자의 2024년 영업이익은 전년 대비 15% 증가했습니다[1]"처럼 표시하고, [1]을 클릭하면 실제 공시 문서로 이동합니다. 투자자는 AI 분석을 신뢰하면서도, 원본 데이터를 직접 확인할 수 있습니다.

의료 진단 보조 시스템에서도 유용합니다. "이 증상은 당뇨병 초기 징후일 수 있습니다[2]"라고 표시하고, [2]는 의학 가이드라인 문서로 연결합니다.

의사는 AI 제안을 참고하되, 반드시 원문을 확인하여 최종 판단을 내립니다. 더 나은 UX를 위한 팁도 있습니다. 상단 첨자에 마우스를 올리면 툴팁으로 출처 미리보기를 표시하세요.

클릭하지 않아도 "이 정보는 AWS 공식 문서에서 나왔구나"라고 즉시 알 수 있습니다. 또한 모바일 최적화도 중요합니다.

작은 화면에서는 상단 첨자가 너무 작아서 클릭하기 어렵습니다. 터치 영역을 충분히 크게(최소 44x44px) 만들어야 합니다.

주의할 점이 있습니다. 여러 Citation이 같은 위치에 겹칠 수 있습니다. 예를 들어 "15% 증가"라는 문구가 두 문서를 모두 참조한다면, [1,2]처럼 표시해야 합니다.

코드를 수정하여 중복을 처리하세요. 또한 너무 많은 Citation은 오히려 가독성을 해칩니다.

한 문장에 5개 이상의 각주가 붙으면 읽기 불편합니다. 이 경우 중요도가 높은 상위 3개만 표시하고, "외 2개 문서"처럼 요약하는 것도 방법입니다.

김개발 씨는 인라인 Citation을 적용한 후 사용자 만족도가 20% 상승했습니다. "이제 AI 답변이 정말 전문적으로 보여요!" A/B 테스트 결과, Citation이 있는 그룹이 없는 그룹보다 답변 신뢰도가 35% 높았습니다. UI는 단순히 예쁘게 만드는 게 아닙니다.

사용자 신뢰를 구축하는 핵심 요소입니다.

실전 팁

💡 - 다크 모드에서도 상단 첨자가 잘 보이도록 색상 대비를 충분히 확보하세요

스크린 리더 사용자를 위해 aria-label을 추가하세요 (예: "출처 1번 참조")
같은 문서를 여러 번 인용할 때는 같은 번호를 재사용하여 혼란을 줄이세요

5. 신뢰도 점수 활용

김개발 씨는 모든 Citation을 동등하게 표시했습니다. 하지만 사용자가 질문했습니다.

"이 출처들 중 어느 게 가장 신뢰할 만한가요?" 김개발 씨는 당황했습니다. 모든 Citation이 같은 가치를 가진 건 아니었습니다.

박시니어 씨가 말했습니다. "Bedrock은 각 Citation에 신뢰도 점수를 제공해요.

이걸 활용해봅시다."

AWS Bedrock Knowledge Base는 각 Retrieved Reference마다 **검색 점수(retrieval score)**를 제공합니다. 이는 0에서 1 사이의 값으로, 사용자 질문과 문서의 관련성을 나타냅니다.

점수가 높을수록 더 관련성이 높습니다. 이 점수를 UI에 표시하면(예: 별점, 퍼센트), 사용자는 어떤 출처가 더 신뢰할 만한지 한눈에 판단할 수 있습니다.

또한 낮은 점수의 Citation은 필터링하여 품질을 높일 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

interface ReferenceWithScore {
  title: string;
  url: string;
  score: number; // 0.0 ~ 1.0
  content: string;
}

// 점수 기반으로 References 정렬 및 필터링
function filterAndSortReferences(
  references: ReferenceWithScore[],
  minScore: number = 0.5
): ReferenceWithScore[] {
  return references
    .filter(ref => ref.score >= minScore) // 최소 점수 이상만
    .sort((a, b) => b.score - a.score);   // 높은 점수 우선
}

// 점수를 별점으로 변환 (5점 만점)
function scoreToStars(score: number): number {
  return Math.round(score * 5);
}

// UI 컴포넌트에서 활용
function ReferenceItem({ reference }: { reference: ReferenceWithScore }) {
  const stars = scoreToStars(reference.score);
  const percentage = Math.round(reference.score * 100);

  return (
    <div className="reference-item">
      <a href={reference.url} target="_blank">{reference.title}</a>
      <div className="score-display">
        <span className="stars">{"★".repeat(stars)}{"☆".repeat(5 - stars)}</span>
        <span className="percentage">관련도: {percentage}%</span>
      </div>
    </div>
  );
}

김개발 씨는 AI 챗봇에 질문을 던졌습니다. "AWS Lambda의 최대 실행 시간은?" AI는 5개의 출처를 보여줬습니다.

하지만 각 출처가 얼마나 관련성이 높은지 알 수 없었습니다. 사용자는 5개 문서를 모두 열어봐야 했습니다.

박시니어 씨가 API 응답을 자세히 살펴보더니 말했습니다. "여기 보세요.

각 Reference에 score 필드가 있어요. Bedrock이 자동으로 계산한 관련성 점수입니다.

첫 번째 문서는 0.92, 마지막 문서는 0.34네요. 이 차이를 사용자에게 보여줘야 해요." 신뢰도 점수를 검색 엔진 순위에 비유해봅시다. 구글에서 "AWS Lambda"를 검색하면 수백만 개의 결과가 나옵니다.

하지만 구글은 가장 관련성 높은 결과를 상위에 배치합니다. 사용자는 1-3번째 결과만 클릭하고 나머지는 무시합니다.

Bedrock의 검색 점수도 똑같습니다. 높은 점수는 "이 문서가 질문과 매우 관련성이 높다"는 신호입니다.

신뢰도 점수 없이 Citation을 표시하면 어떤 문제가 생길까요? 첫째, 사용자는 정보 과부하에 시달립니다. 10개의 출처가 나열되어 있는데 어느 것부터 봐야 할지 모릅니다.

결국 첫 번째 것만 클릭하거나, 아예 포기합니다. 둘째, 품질이 낮은 문서가 섞여 있을 수 있습니다.

0.3점짜리 출처는 사실 별로 관련이 없습니다. 이런 문서를 표시하면 사용자는 "왜 이 문서가 여기 있지?"라고 혼란스러워합니다.

셋째, AI 응답의 신뢰도가 모호해집니다. "5개 문서를 참조했습니다"라고 하지만, 그중 3개가 낮은 점수라면 실제로는 2개만 제대로 참조한 것입니다.

신뢰도 점수를 활용하면 어떤 이점이 있을까요? 첫째, 우선순위를 명확히 할 수 있습니다. 점수 순으로 정렬하면, 사용자는 가장 관련성 높은 문서부터 확인합니다.

시간 절약과 효율성 향상 두 마리 토끼를 잡습니다. 둘째, 품질 필터링이 가능합니다.

0.5점 미만 문서는 아예 표시하지 않으면, 노이즈를 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 코드 예제에서 minScore: 0.5가 바로 이 역할입니다.

셋째, 사용자 신뢰를 강화합니다. "관련도 92%"처럼 구체적인 수치를 보여주면, 사용자는 "AI가 정말 정확한 출처를 찾았구나"라고 확신합니다.

코드를 자세히 살펴봅시다. 2-6번째 줄에서 ReferenceWithScore 인터페이스를 정의합니다. 기존 Reference에 score 필드를 추가한 것입니다.

Bedrock API 응답을 파싱할 때 이 필드를 채워야 합니다. 9-16번째 줄의 filterAndSortReferences 함수가 핵심입니다.

13번째 줄의 filter로 최소 점수 미만은 제거하고, 14번째 줄의 sort로 높은 점수 우선 정렬합니다. 간단하지만 강력한 로직입니다.

19-21번째 줄의 scoreToStars 함수는 UX 개선용입니다. 0.8점은 4개 별, 0.6점은 3개 별처럼 직관적으로 변환합니다.

사람은 숫자보다 별점을 더 쉽게 이해합니다. 24-37번째 줄의 ReferenceItem 컴포넌트가 실제 렌더링입니다.

32번째 줄에서 "★★★★☆" 같은 별점을 표시하고, 33번째 줄에서 "관련도: 80%" 같은 퍼센트를 함께 보여줍니다. 이중 표시로 이해를 돕습니다.

실무 활용 사례를 봅시다. 법률 검색 시스템에서 "계약 해지 조건"을 검색했을 때: - 0.95점: 최신 계약법 해설서 → 최우선 표시 - 0.87점: 대법원 판례 → 두 번째 표시 - 0.42점: 일반 블로그 글 → 필터링하여 제외 이렇게 하면 변호사는 가장 권위 있는 자료만 빠르게 확인할 수 있습니다. 전자상거래 고객 지원 챗봇에서도 유용합니다.

"환불 정책"을 물어볼 때, 최신 환불 규정(0.98점)을 상단에 배치하고, 옛날 규정(0.35점)은 숨깁니다. 고객은 정확한 정보만 받습니다.

고급 활용 팁도 있습니다. 점수에 가중치를 적용할 수 있습니다. 예를 들어 공식 문서는 점수에 1.2배, 블로그 글은 0.8배를 곱하여 출처 유형에 따라 신뢰도를 조정합니다.

또한 시간 감쇠를 적용할 수 있습니다. 1년 전 문서는 점수에서 10%를 감소시켜, 최신 정보를 우대합니다.

기술 문서처럼 빠르게 변화하는 분야에서 특히 유용합니다. 주의할 점이 있습니다. 점수가 높다고 무조건 정확한 것은 아닙니다.

검색 알고리즘의 한계로, 관련성은 높지만 내용이 틀릴 수 있습니다. 점수는 참고 지표일 뿐, 절대적 신뢰도는 아닙니다.

또한 점수 기준(예: 0.5)은 도메인마다 다릅니다. 의료 분야는 0.8 이상만 표시하고, 일반 Q&A는 0.4 이상도 허용할 수 있습니다.

A/B 테스트로 최적값을 찾으세요. 김개발 씨는 신뢰도 점수를 적용한 후 사용자 클릭률이 40% 증가했습니다. "이제 어느 문서를 봐야 할지 바로 알겠어요!" 사용자는 높은 점수의 출처만 클릭했고, 만족도도 크게 상승했습니다.

신뢰도 점수는 작은 기능이지만, UX에 미치는 영향은 엄청납니다.

실전 팁

💡 - 점수 0.3 미만은 표시하지 말고, 대신 "추가 참고 자료 N개" 같은 요약만 보여주세요

모바일에서는 별점만, 데스크톱에서는 별점과 퍼센트를 함께 표시하여 화면 크기에 최적화하세요
관리자 대시보드에서 평균 Citation 점수를 모니터링하면 Knowledge Base 품질을 추적할 수 있습니다

6. 인용 검증 방법

김개발 씨는 완벽한 Citation 시스템을 만들었다고 생각했습니다. 하지만 어느 날 버그 리포트가 들어왔습니다.

"AI가 참조했다는 문서에 그런 내용이 없어요!" 원본 문서와 AI 응답이 불일치했습니다. 박시니어 씨가 말했습니다.

"Citation을 표시하는 것만으론 부족해요. 검증까지 해야 합니다."

Citation 검증은 AI가 참조했다고 주장하는 내용이 실제로 원본 문서에 있는지 확인하는 과정입니다. Bedrock은 content.text 필드에 실제 참조된 텍스트 조각을 제공합니다.

이를 AI 응답과 비교하거나, 텍스트 유사도 알고리즘으로 검증할 수 있습니다. 또한 사용자 피드백 시스템을 구축하여 잘못된 Citation을 신고받고 개선할 수 있습니다.

검증은 AI 시스템의 신뢰도를 장기적으로 유지하는 핵심입니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

interface CitationValidation {
  isValid: boolean;
  confidence: number;
  reason?: string;
}

// AI를 활용한 Citation 검증
async function validateCitation(
  generatedText: string,
  sourceText: string
): Promise<CitationValidation> {
  const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });

  const message = await anthropic.messages.create({
    model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens: 1024,
    messages: [{
      role: "user",
      content: `다음 AI 생성 텍스트가 원본 문서 내용과 일치하는지 검증해주세요.

AI 생성 텍스트:
${generatedText}

원본 문서 내용:
${sourceText}

JSON 형식으로 답변해주세요:
{
  "isValid": true/false,
  "confidence": 0.0~1.0,
  "reason": "불일치 이유 (있다면)"
}`
    }]
  });

  const result = JSON.parse(message.content[0].text);
  return result;
}

// 사용자 피드백 수집
interface CitationFeedback {
  citationId: string;
  isCorrect: boolean;
  userComment?: string;
  timestamp: Date;
}

async function submitFeedback(feedback: CitationFeedback) {
  // 데이터베이스에 저장
  await db.citationFeedbacks.insert(feedback);

  // 일정 개수 이상 부정 피드백 시 알림
  const negativeCount = await db.citationFeedbacks.count({
    citationId: feedback.citationId,
    isCorrect: false
  });

  if (negativeCount >= 3) {
    await sendAlertToTeam(`Citation ${feedback.citationId}에 문제가 있을 수 있습니다.`);
  }
}

// UI 컴포넌트: 피드백 버튼
function CitationWithFeedback({ citation }: { citation: any }) {
  const handleFeedback = async (isCorrect: boolean) => {
    await submitFeedback({
      citationId: citation.id,
      isCorrect,
      timestamp: new Date()
    });
    alert(isCorrect ? "감사합니다!" : "피드백이 접수되었습니다.");
  };

  return (
    <div className="citation-item">
      <span>{citation.text}</span>
      <div className="feedback-buttons">
        <button onClick={() => handleFeedback(true)}>✓ 정확함</button>
        <button onClick={() => handleFeedback(false)}>✗ 부정확함</button>
      </div>
    </div>
  );
}

김개발 씨는 충격을 받았습니다. 사용자가 "AI가 'Lambda는 15분 제한이 있다'고 했는데, 참조 문서에는 그런 내용이 없어요"라고 신고했습니다.

원본 문서를 확인해보니 정말이었습니다. 문서는 "최대 실행 시간"을 다루긴 했지만, 15분이라는 구체적 숫자는 없었습니다.

박시니어 씨가 설명했습니다. "Bedrock의 RAG 시스템도 완벽하지 않아요.

때로는 여러 문서의 내용을 혼합하거나, 미묘하게 잘못 해석할 수 있습니다. Citation을 제공하는 것만으론 부족하고, 검증까지 해야 합니다." Citation 검증을 품질 관리 공정에 비유해봅시다. 공장에서 제품을 생산하면, 출하 전에 품질 검사를 합니다.

외관 검사, 기능 테스트, 안전 검증 등 여러 단계를 거칩니다. 불량품이 발견되면 재작업하거나 폐기합니다.

Citation 검증도 똑같습니다. AI가 생성한 응답을 그대로 신뢰하지 않고, 원본 문서와 대조하여 정확성을 확인합니다.

Citation 검증 없이 서비스를 운영하면 어떤 문제가 생길까요? 첫째, 환각(Hallucination) 문제가 누적됩니다. AI는 때때로 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 생성합니다.

Citation이 있어도, 실제로 그 문서에 없는 내용을 참조했다고 주장할 수 있습니다. 둘째, 사용자 신뢰가 무너집니다.

한 번이라도 "참조 문서에 없는 내용"을 발견하면, 사용자는 모든 Citation을 의심하기 시작합니다. "이것도 거짓말 아냐?" 셋째, 법적 리스크가 증가합니다.

특히 의료, 금융, 법률 분야에서 잘못된 정보는 심각한 피해를 초래할 수 있습니다. "AI가 그렇게 말했다"는 변명은 책임을 면제해주지 않습니다.

AI 기반 검증이 이 문제를 어떻게 해결할까요? 코드의 validateCitation 함수는 Claude를 Judge로 활용합니다. AI가 생성한 텍스트와 원본 문서를 Claude에게 보여주고, "이 둘이 일치하나요?"라고 묻습니다.

Claude는 자연어 이해 능력이 뛰어나므로, 의미적 일치 여부를 정확히 판단할 수 있습니다. 이 방식의 장점은 유연성입니다.

정확히 같은 문장이 아니더라도, 의미가 같으면 "일치한다"고 판단합니다. 예를 들어 원본이 "최대 15분"이고 생성 텍스트가 "15분 제한"이면, 표현은 다르지만 의미는 같으므로 검증을 통과합니다.

또한 신뢰도 점수를 제공합니다. 완전히 일치하면 1.0, 의심스러우면 0.5, 완전히 다르면 0.0처럼 세밀하게 평가합니다.

이를 기준으로 자동 필터링하거나, 사람의 2차 검토를 요청할 수 있습니다. 사용자 피드백 시스템은 어떤 역할을 할까요? 아무리 AI 검증이 뛰어나도, 실제 사용자의 경험을 대체할 순 없습니다.

코드의 CitationWithFeedback 컴포넌트처럼, 각 Citation 옆에 "✓ 정확함 / ✗ 부정확함" 버튼을 추가하면, 사용자가 직접 검증에 참여할 수 있습니다. 이 피드백은 품질 개선의 보물창고입니다.

부정 피드백이 많은 Citation을 분석하면, Knowledge Base의 어떤 문서가 문제인지, AI가 어떤 패턴에서 실수하는지 파악할 수 있습니다. 또한 실시간 알림 시스템과 결합하면, 심각한 오류를 빠르게 감지할 수 있습니다.

코드에서 "3번 이상 부정 피드백"이 누적되면 팀에 알림을 보냅니다. 즉시 해당 문서를 검토하고 수정할 수 있습니다.

코드를 자세히 분석해봅시다. 10-39번째 줄의 validateCitation 함수가 핵심입니다. 16-36번째 줄에서 Claude API를 호출하여, 생성 텍스트와 원본 문서를 비교합니다.

프롬프트에서 "JSON 형식으로 답변"을 요청하여, 파싱을 간편하게 만들었습니다. 38번째 줄에서 Claude 응답을 JSON으로 파싱합니다.

isValid, confidence, reason 필드를 추출하여 반환합니다. 이 정보로 자동화된 품질 관리가 가능합니다.

48-61번째 줄의 submitFeedback 함수는 사용자 피드백을 저장합니다. 51번째 줄에서 데이터베이스에 기록하고, 54-60번째 줄에서 부정 피드백 개수를 카운트합니다.

임계값(3번)을 넘으면 팀에 알림을 보냅니다. 64-81번째 줄의 UI 컴포넌트는 사용자 친화적입니다.

두 개의 버튼으로 간단히 피드백할 수 있습니다. 복잡한 양식 없이 클릭 한 번으로 끝납니다.

실무 활용 사례를 봅시다. 의료 AI 시스템에서는 검증이 필수입니다. "이 약의 부작용은 두통입니다[1]"라는 응답을 생성하면, 즉시 validateCitation으로 검증합니다.

신뢰도가 0.95 미만이면 자동으로 경고를 표시하고, 약사의 2차 확인을 요청합니다. 금융 리포트 생성 시스템에서도 유용합니다.

"주가가 15% 상승했습니다[2]" 같은 수치 정보는 특히 정확해야 합니다. 검증 후 신뢰도가 낮으면, 해당 문장을 응답에서 제외하거나 "확인 필요"라고 표시합니다.

고급 활용 팁도 있습니다. 검증 결과를 학습 데이터로 활용할 수 있습니다. 부정 피드백이 많은 패턴을 분석하여, Knowledge Base를 재구성하거나, 프롬프트를 개선할 수 있습니다.

또한 A/B 테스트로 검증 임계값을 최적화하세요. 신뢰도 0.7 vs 0.8 어느 것이 더 좋은 UX를 제공하는지 실험합니다.

주의할 점이 있습니다. AI 기반 검증도 100% 정확하지 않습니다. Claude도 때때로 실수할 수 있습니다.

따라서 사람의 최종 검토가 중요한 분야(의료, 법률 등)에서는 AI 검증을 1차 필터로만 사용하세요. 또한 검증 API 호출은 비용과 지연을 발생시킵니다.

모든 Citation을 실시간 검증하면 사용자 경험이 나빠질 수 있습니다. 배치 검증으로 밤 시간에 일괄 처리하거나, 샘플링(10%만 검증)으로 비용을 절감할 수 있습니다.

김개발 씨는 검증 시스템을 도입한 후 오류율이 70% 감소했습니다. "이제 안심하고 서비스를 운영할 수 있어요!" 사용자 피드백도 "AI를 정말 신뢰할 수 있게 되었다"는 긍정적 반응이 쏟아졌습니다. Citation은 단순히 출처를 보여주는 것이 아닙니다.

검증까지 완료해야 진정한 신뢰 시스템이 됩니다.

실전 팁

💡 - 검증 결과를 캐싱하여 같은 Citation은 재검증하지 않도록 최적화하세요

사용자 피드백에 "왜 부정확한가요?" 같은 선택형 옵션을 추가하면 더 구체적인 개선이 가능합니다
검증 통과율, 평균 신뢰도 같은 메트릭을 대시보드에 표시하여 시스템 건강도를 모니터링하세요

이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

#AWS#Bedrock#Citation#RAG#KnowledgeBase

AWS Bedrock 인용과 출처 표시 완벽 가이드

# AWS Bedrock 인용과 출처 표시 완벽 가이드 AWS Bedrock의 Citation 기능을 활용하여 AI 응답의 신뢰도를 높이는 방법을 배웁니다. 출처 추출부터 UI 표시, 검증까지 실무에서 바로 사용할 수 있는 완전한 가이드입니다. --- ## 목차 1. [인용의 중요성](#인용의-중요성) 2. [Citation 정보 추출](#citation-정보-추출) 3. [출처 문서 링크 생성](#출처-문서-링크-생성) 4. [UI에 인용 표시하기](#ui에-인용-표시하기) 5. [신뢰도 점수 활용](#신뢰도-점수-활용) 6. [인용 검증 방법](#인용-검증-방법) --- ## 1. 인용의 중요성 어느 날 김개발 씨가 만든 AI 챗봇 서비스에 클레임이 들어왔습니다. "이 정보, 어디서 가져온 건가요? 믿을 수 있나요?" 사용자는 AI가 제공한 답변의 출처를 궁금해했습니다. 김개발 씨는 당황했습니다. 분명히 정확한 정보를 제공했는데, 출처를 보여주지 못하니 신뢰를 얻기 어려웠습니다. **인용(Citation)**은 AI가 제공하는 정보의 출처를 명확하게 표시하는 것입니다. 마치 논문에서 참고문헌을 표시하는 것처럼, AI 응답이 어떤 문서를 기반으로 생성되었는지 보여줍니다. AWS Bedrock의 Knowledge Base를 사용하면 자동으로 인용 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 AI 응답을 검증하고, 원본 문서를 직접 확인할 수 있습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript import { BedrockAgentRuntimeClient, RetrieveAndGenerateCommand } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent-runtime"; // Bedrock 클라이언트 초기화 const client = new BedrockAgentRuntimeClient({ region: "us-east-1" }); // Citation 포함된 응답 생성 const command = new RetrieveAndGenerateCommand({ input: { text: "AWS Lambda의 동시성 제한은 얼마인가요?" }, retrieveAndGenerateConfiguration: { type: "KNOWLEDGE_BASE", knowledgeBaseConfiguration: { knowledgeBaseId: "YOUR_KB_ID", modelArn: "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet", // Citation 활성화 (기본값: true) retrievalConfiguration: { vectorSearchConfiguration: { numberOfResults: 5 } } } } }); const response = await client.send(command); console.log(response.citations); // 인용 정보 배열 ``` 김개발 씨는 AI 스타트업에서 일하는 2년 차 백엔드 개발자입니다. 최근 회사에서 고객 지원용 AI 챗봇을 개발했는데, 사용자들의 반응이 예상과 달랐습니다. "이 정보 정말 맞나요?", "어디서 가져온 건가요?"라는 질문이 계속 들어왔습니다. 팀장 박시니어 씨가 김개발 씨에게 조언했습니다. "AI가 아무리 정확한 답변을 해도, 출처를 보여주지 않으면 사용자는 불안해합니다. Citation 기능을 추가해보세요." **인용(Citation)**이란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 인용은 마치 뉴스 기사에서 "관계자에 따르면"이나 "XX 보고서에 의하면"이라고 출처를 밝히는 것과 같습니다. 독자는 이 문구를 보고 "아, 이 정보는 믿을 만하구나"라고 안심합니다. AI도 마찬가지입니다. 어떤 문서를 기반으로 답변을 생성했는지 보여주면, 사용자는 그 정보를 훨씬 더 신뢰하게 됩니다. **Citation 없이 AI를 운영하면 어떤 문제가 발생할까요?** 첫째, 사용자는 AI 응답을 무조건 믿어야 합니다. 출처가 없으니 검증할 방법이 없습니다. 의료나 금융처럼 정확성이 중요한 분야에서는 치명적입니다. 둘째, 잘못된 정보가 제공되었을 때 책임 소재가 불분명합니다. "AI가 그렇게 말했다"는 변명은 통하지 않습니다. 어떤 문서가 문제였는지 추적할 수 없으면, 개선도 어렵습니다. 셋째, 법적 리스크가 증가합니다. 특히 유럽의 AI Act 같은 규제는 AI 시스템의 투명성을 요구합니다. 출처를 밝히지 않으면 규정을 위반할 수 있습니다. **AWS Bedrock의 Citation 기능이 이 문제를 어떻게 해결할까요?** AWS Bedrock Knowledge Base는 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)** 방식으로 동작합니다. 사용자 질문이 들어오면, 먼저 관련 문서를 검색(Retrieve)하고, 그 문서를 기반으로 답변을 생성(Generate)합니다. 이 과정에서 어떤 문서를 참조했는지 자동으로 기록합니다. 가장 큰 장점은 **별도 설정 없이 기본으로 제공된다**는 점입니다. Knowledge Base를 사용하는 순간부터 모든 응답에 Citation이 포함됩니다. 개발자는 이 정보를 단순히 파싱해서 UI에 표시하기만 하면 됩니다. 또한 **문서 조각(Chunk) 단위로 정확한 위치를 추적**합니다. "이 문서 어딨는가"가 아니라 "이 문서의 이 단락"까지 알려줍니다. 사용자는 원본 문서의 정확한 위치로 바로 이동할 수 있습니다. **위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다.** 먼저 1-2번째 줄에서 AWS SDK를 임포트합니다. `BedrockAgentRuntimeClient`는 Knowledge Base와 통신하는 클라이언트이고, `RetrieveAndGenerateCommand`는 실제 요청을 보내는 명령입니다. 5번째 줄에서 클라이언트를 초기화합니다. 리전은 Knowledge Base가 배포된 위치와 동일해야 합니다. 8-19번째 줄이 핵심입니다. `RetrieveAndGenerateCommand`를 생성하면서 `knowledgeBaseId`와 `modelArn`을 지정합니다. `retrievalConfiguration`에서 `numberOfResults: 5`는 "최대 5개의 관련 문서를 찾아라"는 의미입니다. 이 문서들이 Citation의 출처가 됩니다. 21번째 줄에서 명령을 실행하고, 22번째 줄에서 `response.citations`를 출력합니다. 이 배열에 모든 인용 정보가 담겨 있습니다. **실무에서는 어떻게 활용할까요?** 예를 들어 기업 내부 문서 검색 시스템을 개발한다고 가정해봅시다. 직원이 "휴가 신청 절차가 어떻게 되나요?"라고 질문하면, AI는 인사 규정 문서를 기반으로 답변합니다. 이때 Citation을 함께 표시하면, 직원은 "아, 이건 2024년 개정된 인사 규정 27페이지를 참고한 거구나"라고 확인할 수 있습니다. 규정이 변경되었는지, 최신 정보인지 직접 검증할 수 있습니다. 의료 분야에서는 더욱 중요합니다. "이 증상의 치료법은 무엇인가요?"라는 질문에 AI가 답변할 때, 어떤 의학 논문이나 가이드라인을 참조했는지 보여주면 의사는 그 정보를 신뢰하고 사용할 수 있습니다. **주의할 점도 있습니다.** 초보 개발자들이 흔히 하는 실수는 Citation을 단순히 "참고 문서 목록"처럼 취급하는 것입니다. Citation은 단순 목록이 아닙니다. 각 Citation은 **응답의 특정 부분이 어떤 문서에서 나왔는지**를 정확히 연결합니다. 따라서 UI에서도 이 연결 관계를 명확히 표시해야 합니다. 또한 **모든 응답에 반드시 Citation이 있는 것은 아닙니다**. Knowledge Base에서 관련 문서를 찾지 못하면 Citation이 비어있을 수 있습니다. 이 경우를 처리하는 로직을 반드시 추가해야 합니다. **김개발 씨는 Citation 기능을 추가한 후 사용자 만족도가 크게 올랐습니다.** "이제 AI 답변을 믿을 수 있어요. 출처가 명확하니까요!" 이런 피드백이 쏟아졌습니다. Citation은 단순히 출처를 보여주는 기능이 아닙니다. 사용자와 AI 사이의 **신뢰를 구축하는 핵심 요소**입니다. **실전 팁** 💡 - Knowledge Base 생성 시 메타데이터(작성일, 버전 등)를 포함하면 Citation이 더 풍부해집니다 - Citation 개수가 너무 많으면 UX가 나빠질 수 있으니 상위 3-5개만 표시하세요 - 원본 문서가 삭제되거나 이동할 수 있으니, 링크 유효성을 주기적으로 검증하세요 --- ## 2. Citation 정보 추출 김개발 씨는 Bedrock에서 Citation을 받았지만, 데이터 구조가 복잡해서 당황했습니다. 배열 안에 객체가 있고, 그 안에 또 배열이 있었습니다. "이걸 어떻게 파싱하지?" 박시니어 씨가 코드를 보더니 웃으며 말했습니다. "Citation 구조만 이해하면 간단해요." AWS Bedrock의 Citation은 **계층 구조**로 되어 있습니다. 최상위에는 생성된 텍스트가 있고, 각 텍스트 조각마다 어떤 문서를 참조했는지 `retrievedReferences` 배열이 연결되어 있습니다. 각 Reference에는 문서 URI, 제목, 실제 텍스트 조각(chunk) 등이 포함됩니다. TypeScript 인터페이스로 타입을 정의하면 안전하게 데이터를 추출할 수 있습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript // Citation 타입 정의 interface Citation { generatedResponsePart: { textResponsePart: { text: string; span: { start: number; end: number } } }; retrievedReferences: Reference[]; } interface Reference { location: { s3Location?: { uri: string }; type: "S3" }; content: { text: string }; metadata?: Record ; } // Citation 파싱 함수 function parseCitations(response: any): Citation[] { return response.citations || []; } // 출처 문서 추출 function extractSources(citations: Citation[]): string[] { const sources = citations.flatMap(c => c.retrievedReferences.map(ref => ref.location.s3Location?.uri || "Unknown") ); return [...new Set(sources)]; // 중복 제거 } ``` 김개발 씨는 Bedrock API 응답을 콘솔에 출력해보고 깜짝 놀랐습니다. JSON 구조가 생각보다 복잡했습니다. `citations` 배열 안에 `generatedResponsePart`가 있고, 그 안에 또 `retrievedReferences`가 있었습니다. "이걸 일일이 파싱해야 하나?" 박시니어 씨가 화면을 보더니 말했습니다. "복잡해 보이지만, 구조를 이해하면 패턴이 보입니다. Citation은 크게 두 부분으로 나뉩니다. 생성된 텍스트 부분과, 그 텍스트의 근거가 된 참조 문서들이죠." **Citation의 구조를 도서관에 비유해봅시다.** 도서관 사서가 여러분의 질문에 답변할 때, 두 가지를 제공합니다. 첫째는 답변 자체("그 책은 3층 역사 코너에 있습니다"), 둘째는 그 정보의 출처("도서 관리 시스템 DB를 확인했습니다"). Citation도 똑같습니다. `generatedResponsePart`는 AI가 생성한 답변이고, `retrievedReferences`는 그 답변의 근거가 된 문서 목록입니다. **Citation 파싱이 없으면 어떤 문제가 생길까요?** 첫째, 데이터를 제대로 활용할 수 없습니다. Bedrock은 풍부한 정보를 제공하지만, 파싱하지 않으면 그냥 JSON 덩어리일 뿐입니다. 둘째, 타입 안정성이 보장되지 않습니다. JavaScript로 `response.citations[0].retrievedReferences[0].location.s3Location.uri`처럼 접근하면, 중간에 하나라도 `undefined`면 에러가 발생합니다. 셋째, 유지보수가 어렵습니다. Citation 구조를 이해하지 못한 다른 개발자가 코드를 수정하다가 실수할 수 있습니다. **TypeScript 인터페이스로 이 문제를 어떻게 해결할까요?** TypeScript는 **컴파일 타임에 타입 오류를 잡아줍니다**. `Citation` 인터페이스를 정의하면, IDE가 자동 완성도 제공하고, 잘못된 접근을 미리 경고합니다. 또한 **코드 가독성이 크게 향상됩니다**. `response.citations`만 봐도 "아, 이건 Citation 배열이구나"라고 즉시 알 수 있습니다. 주석이 필요 없을 정도로 자명합니다. 무엇보다 **리팩토링이 안전해집니다**. Citation 구조가 변경되어도, 인터페이스만 수정하면 타입 체커가 영향받는 모든 코드를 찾아줍니다. **코드를 단계별로 분석해봅시다.** 2-6번째 줄에서 `Citation` 인터페이스를 정의합니다. `generatedResponsePart`는 생성된 텍스트를 담고, `span`은 그 텍스트가 전체 응답에서 어느 위치(start~end)에 있는지 나타냅니다. `retrievedReferences`는 참조 문서 배열입니다. 8-12번째 줄의 `Reference` 인터페이스가 핵심입니다. `location.s3Location.uri`는 S3에 저장된 원본 문서의 경로입니다. `content.text`는 실제 참조된 텍스트 조각입니다. `metadata`는 문서의 추가 정보(작성일, 저자 등)를 담습니다. 15-17번째 줄의 `parseCitations` 함수는 간단합니다. 응답에서 `citations` 배열을 추출하되, 없으면 빈 배열을 반환합니다. 이렇게 하면 `undefined` 에러를 방지할 수 있습니다. 20-25번째 줄의 `extractSources` 함수가 실무에서 가장 많이 쓰입니다. 모든 Citation에서 S3 URI를 추출하고, `Set`으로 중복을 제거합니다. 같은 문서를 여러 번 참조했더라도 한 번만 표시하기 위함입니다. **실무 활용 사례를 봅시다.** 고객 지원 챗봇에서 "환불 정책이 어떻게 되나요?"라는 질문에 AI가 답변합니다. 이때 Citation을 파싱하면: - "환불은 구매 후 14일 이내 가능합니다" → `s3://docs/refund-policy.pdf` 의 12-35자 참조 - "단, 사용한 제품은 환불 불가합니다" → `s3://docs/terms-of-service.pdf` 의 89-120자 참조 이렇게 **답변의 각 문장이 어떤 문서를 근거로 했는지** 정확히 추적할 수 있습니다. 고객이 "정말요?"라고 의심하면, 원본 PDF를 바로 보여줄 수 있습니다. **주의할 점이 있습니다.** `retrievedReferences`가 빈 배열일 수 있습니다. Knowledge Base에서 관련 문서를 찾지 못한 경우입니다. 이때는 "출처 없음" 또는 "일반 지식 기반 응답"이라고 표시해야 합니다. 또한 `s3Location`이 `undefined`일 수 있습니다. S3가 아닌 다른 스토리지를 사용하거나, 위치 정보가 없는 경우입니다. 옵셔널 체이닝(`?.`)으로 안전하게 접근해야 합니다. **김개발 씨는 TypeScript 인터페이스를 정의한 후 개발 속도가 크게 빨라졌습니다.** "IDE가 자동 완성을 해주니 실수가 없어요!" 타입 체커 덕분에 런타임 에러도 사라졌습니다. Citation 파싱은 복잡해 보이지만, 제대로 된 타입 정의만 있으면 누구나 쉽게 다룰 수 있습니다. **실전 팁** 💡 - Zod나 io-ts 같은 런타임 검증 라이브러리를 함께 사용하면 더 안전합니다 - Citation이 많을 때는 페이지네이션을 고려하세요 (예: "출처 1/5") - 메타데이터에 문서 버전 정보를 포함하면 "이 답변은 2024년 1월 규정 기준입니다"처럼 표시할 수 있습니다 --- ## 3. 출처 문서 링크 생성 출처 URI를 추출했지만, 김개발 씨는 난감했습니다. `s3://my-bucket/docs/manual.pdf`를 사용자에게 그대로 보여줄 순 없었습니다. S3 버킷은 기본적으로 비공개이고, 사용자가 클릭할 수 있는 URL도 아니었습니다. "어떻게 안전하게 링크를 만들지?" 박시니어 씨가 답했습니다. "Presigned URL을 사용하면 됩니다." **Presigned URL**은 일시적으로 S3 객체에 접근할 수 있는 서명된 URL입니다. 마치 일회용 입장권처럼, 정해진 시간 동안만 유효하며 이후에는 자동으로 만료됩니다. AWS SDK의 `getSignedUrl` 함수로 간단히 생성할 수 있습니다. 또한 CloudFront를 사용하면 더 빠르고 안전한 배포가 가능합니다. 사용자는 이 URL을 클릭하면 원본 문서를 직접 열람할 수 있습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript import { S3Client, GetObjectCommand } from "@aws-sdk/client-s3"; import { getSignedUrl } from "@aws-sdk/s3-request-presigner"; const s3Client = new S3Client({ region: "us-east-1" }); // S3 URI를 Presigned URL로 변환 async function createPresignedUrl(s3Uri: string, expiresIn: number = 3600): Promise { // s3://bucket/key 파싱 const match = s3Uri.match(/s3:\/\/([^\/]+)\/(.+)/); if (!match) throw new Error("Invalid S3 URI"); const [, bucket, key] = match; // Presigned URL 생성 (1시간 유효) const command = new GetObjectCommand({ Bucket: bucket, Key: key }); const url = await getSignedUrl(s3Client, command, { expiresIn }); return url; } // Citation에 링크 추가 async function enrichCitationsWithLinks(citations: Citation[]): Promise { return Promise.all(citations.map(async (citation) => { const references = await Promise.all( citation.retrievedReferences.map(async (ref) => ({ ...ref, presignedUrl: await createPresignedUrl(ref.location.s3Location?.uri || "") })) ); return { ...citation, retrievedReferences: references }; })); } ``` 김개발 씨는 Citation에서 추출한 S3 URI를 화면에 그대로 표시했습니다. 결과는 참담했습니다. 사용자가 클릭하면 "접근 거부" 에러만 떴습니다. 당연했습니다. S3 버킷은 기본적으로 비공개였고, 인증 없이는 접근할 수 없었습니다. "버킷을 공개로 바꿔볼까요?" 김개발 씨가 묻자, 박시니어 씨가 손을 저었습니다. "절대 안 됩니다! S3 버킷을 공개하면 누구나 접근할 수 있어요. 내부 문서가 유출될 수 있습니다. Presigned URL을 사용하세요." **Presigned URL을 호텔 룸키에 비유해봅시다.** 호텔에 묵을 때 프론트에서 룸키를 받습니다. 이 키는 여러분의 방만 열 수 있고, 체크아웃하면 자동으로 무효화됩니다. Presigned URL도 똑같습니다. 특정 S3 객체만 접근할 수 있고, 설정한 시간(예: 1시간)이 지나면 자동으로 만료됩니다. 다른 파일은 접근할 수 없고, 시간이 지나면 같은 URL로도 접근할 수 없습니다. **Presigned URL 없이 문서를 공유하면 어떤 문제가 생길까요?** 첫째, S3 버킷을 공개해야 합니다. 이는 심각한 보안 위험입니다. 내부 문서, 고객 데이터, 민감한 정보가 모두 노출될 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 S3 버킷 공개 설정 실수로 데이터 유출 사고를 겪었습니다. 둘째, 접근 제어가 불가능합니다. 누가 언제 문서를 열람했는지 추적할 수 없습니다. 만료 기능도 없어서, 한 번 공유한 링크는 영원히 유효합니다. 셋째, 대역폭 비용이 증가합니다. 악의적인 사용자가 링크를 무한 반복 호출하면 S3 비용이 폭증할 수 있습니다. **Presigned URL이 이 문제를 어떻게 해결할까요?** Presigned URL은 **AWS 시그니처 v4 알고리즘**으로 서명됩니다. URL에 접근 권한이 암호화되어 포함되므로, 버킷 자체는 비공개로 유지할 수 있습니다. 이는 군사 수준의 보안입니다. 또한 **시간 제한**을 설정할 수 있습니다. 기본 예제에서는 3600초(1시간)로 설정했지만, 5분, 24시간 등 원하는 대로 조정 가능합니다. 만료된 URL은 자동으로 무효화되므로, 링크가 유출되어도 피해를 최소화할 수 있습니다. 무엇보다 **감사 로그**가 자동으로 기록됩니다. CloudTrail을 활성화하면 누가 언제 어떤 파일에 접근했는지 모두 추적할 수 있습니다. **코드를 자세히 살펴봅시다.** 1-2번째 줄에서 S3 SDK를 임포트합니다. `getSignedUrl`이 핵심 함수입니다. 7-18번째 줄의 `createPresignedUrl` 함수가 마법을 부립니다. 먼저 9-12번째 줄에서 S3 URI를 파싱합니다. 정규표현식으로 `s3://버킷/키` 형식을 분해하여 버킷 이름과 객체 키를 추출합니다. 15번째 줄에서 `GetObjectCommand`를 생성합니다. 이는 "이 객체를 읽고 싶다"는 명령입니다. 16번째 줄에서 `getSignedUrl`로 서명된 URL을 생성합니다. `expiresIn`은 초 단위입니다. 기본값 3600은 1시간입니다. 21-31번째 줄의 `enrichCitationsWithLinks` 함수는 실무 코드입니다. 모든 Citation의 모든 Reference를 순회하며 Presigned URL을 추가합니다. `Promise.all`로 병렬 처리하여 성능을 최적화했습니다. **실무 사례를 봅시다.** 법률 자문 AI 시스템을 개발한다고 가정합시다. 변호사가 "이혼 소송의 재산 분할 기준은?"이라고 질문하면, AI는 관련 판례 문서를 참조하여 답변합니다. 이때 판례 PDF의 Presigned URL을 제공하면, 변호사는 클릭해서 원문을 직접 확인할 수 있습니다. 1시간 후 URL은 자동 만료되므로, 클라이언트에게 실수로 링크를 공유해도 안전합니다. 의료 분야에서도 유용합니다. 의사가 진료 가이드라인을 조회할 때, 최신 논문이나 프로토콜 문서를 Presigned URL로 제공하면 즉시 열람할 수 있습니다. 환자 정보처럼 민감한 데이터는 짧은 만료 시간(예: 5분)으로 설정하여 보안을 강화할 수 있습니다. **주의할 점이 있습니다.** Presigned URL 생성에는 AWS 자격 증명(Access Key)이 필요합니다. 절대로 프론트엔드에서 생성하지 마세요. Access Key가 노출되면 AWS 계정 전체가 위험합니다. 반드시 백엔드에서 생성하여 프론트엔드로 전달해야 합니다. 또한 만료 시간을 너무 길게 설정하지 마세요. AWS는 최대 7일까지 허용하지만, 보안상 1시간 이내가 적절합니다. 사용자가 더 오래 접근해야 한다면, 세션 연장 API를 만들어서 필요할 때마다 새 URL을 발급하세요. **김개발 씨는 Presigned URL을 적용한 후 사용자 경험이 획기적으로 개선되었습니다.** "링크를 클릭하니 바로 문서가 열려요!" 사용자들은 이제 AI 답변을 신뢰할 뿐만 아니라, 직접 검증까지 할 수 있게 되었습니다. 보안팀도 만족했습니다. "S3 버킷이 비공개로 유지되니 안심이에요." **실전 팁** 💡 - CloudFront와 함께 사용하면 전 세계 사용자에게 빠른 다운로드를 제공할 수 있습니다 - 민감한 문서는 만료 시간을 5-15분으로 짧게 설정하세요 - Presigned URL 생성 시 특정 IP만 접근하도록 조건을 추가할 수 있습니다 (`Conditions` 파라미터 활용) --- ## 4. UI에 인용 표시하기 김개발 씨는 Presigned URL까지 준비했지만, 고민이 생겼습니다. "이걸 화면에 어떻게 보여주지?" 사용자에게 URL 리스트를 주르륵 나열할 순 없었습니다. 박시니어 씨가 여러 서비스의 UI를 보여주며 말했습니다. "위키피디아처럼 각주 번호를 달거나, 학술 논문처럼 상단 첨자로 표시하는 방법이 있어요." Citation을 UI에 표시하는 방법은 크게 세 가지입니다. 첫째, **인라인 상단 첨자**로 텍스트 바로 뒤에 `[1]` 같은 번호를 붙이고, 하단에 참고문헌 목록을 표시합니다. 둘째, **말풍선 툴팁**으로 각주 번호에 마우스를 올리면 출처 정보가 팝업으로 나타납니다. 셋째, **하이라이트**로 Citation이 있는 텍스트에 색상을 입혀 시각적으로 구분합니다. 사용자 경험을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript import React from "react"; interface CitationDisplayProps { text: string; citations: Array ; references: Array ; } // Citation을 인라인 상단 첨자로 표시 export function CitationDisplay({ text, citations, references }: CitationDisplayProps) { // 텍스트를 조각으로 분할 const parts: Array = []; let lastIndex = 0; citations.forEach((citation) => { if (citation.span.start > lastIndex) { parts.push({ text: text.slice(lastIndex, citation.span.start) }); } parts.push({ text: text.slice(citation.span.start, citation.span.end), citationIndex: citation.refIndex }); lastIndex = citation.span.end; }); if (lastIndex {parts.map((part, idx) => ( {part.text} {part.citationIndex !== undefined && ( [{part.citationIndex + 1}] )} ))} {/* 참고문헌 목록 */} 참고 문서 {references.map((ref, idx) => ( {ref.title} ))} ); } ``` 김개발 씨는 처음에 단순하게 생각했습니다. "AI 응답 밑에 '출처: [링크1, 링크2, 링크3]' 이렇게 나열하면 되겠지?" 하지만 사용자 테스트를 해보니 반응이 좋지 않았습니다. "이 문장이 어느 출처에서 나온 건지 모르겠어요." 박시니어 씨가 위키피디아를 예로 들었습니다. "위키는 문장 끝에 `[1]` 같은 숫자를 달아요. 사용자는 그 숫자를 클릭하면 정확한 출처로 이동합니다. 우리도 이렇게 해봅시다." **Citation UI를 논문의 각주 시스템에 비유해봅시다.** 학술 논문을 읽어본 적 있나요? 본문 중간중간에 작은 숫자가 상단 첨자로 붙어 있습니다. "기후 변화는 가속화되고 있다¹". 그리고 페이지 하단에 "¹ IPCC Report 2023, p.42"처럼 출처가 나열됩니다. 독자는 본문을 읽다가 궁금하면 숫자를 찾아 출처를 확인합니다. Citation UI도 정확히 이 방식을 따릅니다. **Citation을 제대로 표시하지 않으면 어떤 문제가 생길까요?** 첫째, 사용자는 어떤 문장이 어떤 출처에서 나왔는지 알 수 없습니다. "AI가 10개 문서를 참고했네요" 하고 끝입니다. 특정 주장을 검증하고 싶어도 어느 문서를 봐야 할지 모릅니다. 둘째, UX가 나빠집니다. 출처 링크를 클릭하려면 응답을 끝까지 스크롤해야 합니다. 긴 답변일수록 사용자는 출처를 찾기 어렵습니다. 셋째, 신뢰도가 떨어집니다. 명확한 Citation이 없으면 "AI가 그냥 만들어낸 거 아니야?"라는 의심을 받습니다. 제대로 된 출처 표시는 신뢰를 구축하는 핵심입니다. **인라인 상단 첨자 방식이 이 문제를 어떻게 해결할까요?** 인라인 표시는 **문맥과 출처를 직접 연결**합니다. "AWS Lambda는 1,000개의 동시 실행 제한이 있습니다[1]"처럼, 바로 뒤에 각주 번호가 붙어 있으면 사용자는 "아, 이 정보는 [1]번 문서에서 나왔구나"라고 즉시 이해합니다. 또한 **클릭 한 번으로 출처 확인**이 가능합니다. 상단 첨자 링크를 클릭하면 바로 원본 문서로 이동합니다. 스크롤할 필요도, 검색할 필요도 없습니다. 무엇보다 **논문과 같은 권위**를 부여합니다. 학술 논문 형식을 따르면, 사용자는 무의식적으로 "이 정보는 신뢰할 수 있구나"라고 느낍니다. **코드를 단계별로 분석해봅시다.** 3-7번째 줄에서 Props 타입을 정의합니다. `text`는 AI가 생성한 전체 텍스트, `citations`는 어느 위치(span)에 어떤 출처(refIndex)가 연결되는지, `references`는 실제 출처 정보입니다. 10-28번째 줄이 핵심 로직입니다. 전체 텍스트를 Citation 위치에 따라 조각으로 분할합니다. 예를 들어 "AWS Lambda는 1,000개 제한이 있습니다"에서 "1,000개"에 Citation이 있다면, ["AWS Lambda는 ", "1,000개", " 제한이 있습니다"]로 나눕니다. 30-44번째 줄에서 실제 렌더링합니다. 각 조각을 순회하며, Citation이 있는 조각에는 ` ` 태그로 상단 첨자를 붙입니다. 36-41번째 줄의 조건부 렌더링이 포인트입니다. 47-57번째 줄은 페이지 하단에 표시될 참고문헌 목록입니다. 번호 순으로 정렬되어, 사용자는 `[1]`을 클릭하면 첫 번째 항목으로 이동합니다. **실무 활용 사례를 봅시다.** 금융 리포트 생성 AI를 개발한다고 가정합시다. "삼성전자의 2024년 영업이익은 전년 대비 15% 증가했습니다[1]"처럼 표시하고, [1]을 클릭하면 실제 공시 문서로 이동합니다. 투자자는 AI 분석을 신뢰하면서도, 원본 데이터를 직접 확인할 수 있습니다. 의료 진단 보조 시스템에서도 유용합니다. "이 증상은 당뇨병 초기 징후일 수 있습니다[2]"라고 표시하고, [2]는 의학 가이드라인 문서로 연결합니다. 의사는 AI 제안을 참고하되, 반드시 원문을 확인하여 최종 판단을 내립니다. **더 나은 UX를 위한 팁도 있습니다.** 상단 첨자에 마우스를 올리면 **툴팁으로 출처 미리보기**를 표시하세요. 클릭하지 않아도 "이 정보는 AWS 공식 문서에서 나왔구나"라고 즉시 알 수 있습니다. 또한 **모바일 최적화**도 중요합니다. 작은 화면에서는 상단 첨자가 너무 작아서 클릭하기 어렵습니다. 터치 영역을 충분히 크게(최소 44x44px) 만들어야 합니다. **주의할 점이 있습니다.** 여러 Citation이 같은 위치에 겹칠 수 있습니다. 예를 들어 "15% 증가"라는 문구가 두 문서를 모두 참조한다면, `[1,2]`처럼 표시해야 합니다. 코드를 수정하여 중복을 처리하세요. 또한 너무 많은 Citation은 오히려 가독성을 해칩니다. 한 문장에 5개 이상의 각주가 붙으면 읽기 불편합니다. 이 경우 중요도가 높은 상위 3개만 표시하고, "외 2개 문서"처럼 요약하는 것도 방법입니다. **김개발 씨는 인라인 Citation을 적용한 후 사용자 만족도가 20% 상승했습니다.** "이제 AI 답변이 정말 전문적으로 보여요!" A/B 테스트 결과, Citation이 있는 그룹이 없는 그룹보다 답변 신뢰도가 35% 높았습니다. UI는 단순히 예쁘게 만드는 게 아닙니다. 사용자 신뢰를 구축하는 핵심 요소입니다. **실전 팁** 💡 - 다크 모드에서도 상단 첨자가 잘 보이도록 색상 대비를 충분히 확보하세요 - 스크린 리더 사용자를 위해 `aria-label`을 추가하세요 (예: "출처 1번 참조") - 같은 문서를 여러 번 인용할 때는 같은 번호를 재사용하여 혼란을 줄이세요 --- ## 5. 신뢰도 점수 활용 김개발 씨는 모든 Citation을 동등하게 표시했습니다. 하지만 사용자가 질문했습니다. "이 출처들 중 어느 게 가장 신뢰할 만한가요?" 김개발 씨는 당황했습니다. 모든 Citation이 같은 가치를 가진 건 아니었습니다. 박시니어 씨가 말했습니다. "Bedrock은 각 Citation에 신뢰도 점수를 제공해요. 이걸 활용해봅시다." AWS Bedrock Knowledge Base는 각 Retrieved Reference마다 **검색 점수(retrieval score)**를 제공합니다. 이는 0에서 1 사이의 값으로, 사용자 질문과 문서의 관련성을 나타냅니다. 점수가 높을수록 더 관련성이 높습니다. 이 점수를 UI에 표시하면(예: 별점, 퍼센트), 사용자는 어떤 출처가 더 신뢰할 만한지 한눈에 판단할 수 있습니다. 또한 낮은 점수의 Citation은 필터링하여 품질을 높일 수 있습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript interface ReferenceWithScore { title: string; url: string; score: number; // 0.0 ~ 1.0 content: string; } // 점수 기반으로 References 정렬 및 필터링 function filterAndSortReferences( references: ReferenceWithScore[], minScore: number = 0.5 ): ReferenceWithScore[] { return references .filter(ref => ref.score >= minScore) // 최소 점수 이상만 .sort((a, b) => b.score - a.score); // 높은 점수 우선 } // 점수를 별점으로 변환 (5점 만점) function scoreToStars(score: number): number { return Math.round(score * 5); } // UI 컴포넌트에서 활용 function ReferenceItem({ reference }: { reference: ReferenceWithScore }) { const stars = scoreToStars(reference.score); const percentage = Math.round(reference.score * 100); return ( {reference.title} {"★".repeat(stars)}{"☆".repeat(5 - stars)} 관련도: {percentage}% ); } ``` 김개발 씨는 AI 챗봇에 질문을 던졌습니다. "AWS Lambda의 최대 실행 시간은?" AI는 5개의 출처를 보여줬습니다. 하지만 각 출처가 얼마나 관련성이 높은지 알 수 없었습니다. 사용자는 5개 문서를 모두 열어봐야 했습니다. 박시니어 씨가 API 응답을 자세히 살펴보더니 말했습니다. "여기 보세요. 각 Reference에 `score` 필드가 있어요. Bedrock이 자동으로 계산한 관련성 점수입니다. 첫 번째 문서는 0.92, 마지막 문서는 0.34네요. 이 차이를 사용자에게 보여줘야 해요." **신뢰도 점수를 검색 엔진 순위에 비유해봅시다.** 구글에서 "AWS Lambda"를 검색하면 수백만 개의 결과가 나옵니다. 하지만 구글은 가장 관련성 높은 결과를 상위에 배치합니다. 사용자는 1-3번째 결과만 클릭하고 나머지는 무시합니다. Bedrock의 검색 점수도 똑같습니다. 높은 점수는 "이 문서가 질문과 매우 관련성이 높다"는 신호입니다. **신뢰도 점수 없이 Citation을 표시하면 어떤 문제가 생길까요?** 첫째, 사용자는 **정보 과부하**에 시달립니다. 10개의 출처가 나열되어 있는데 어느 것부터 봐야 할지 모릅니다. 결국 첫 번째 것만 클릭하거나, 아예 포기합니다. 둘째, 품질이 낮은 문서가 섞여 있을 수 있습니다. 0.3점짜리 출처는 사실 별로 관련이 없습니다. 이런 문서를 표시하면 사용자는 "왜 이 문서가 여기 있지?"라고 혼란스러워합니다. 셋째, AI 응답의 신뢰도가 모호해집니다. "5개 문서를 참조했습니다"라고 하지만, 그중 3개가 낮은 점수라면 실제로는 2개만 제대로 참조한 것입니다. **신뢰도 점수를 활용하면 어떤 이점이 있을까요?** 첫째, **우선순위를 명확히** 할 수 있습니다. 점수 순으로 정렬하면, 사용자는 가장 관련성 높은 문서부터 확인합니다. 시간 절약과 효율성 향상 두 마리 토끼를 잡습니다. 둘째, **품질 필터링**이 가능합니다. 0.5점 미만 문서는 아예 표시하지 않으면, 노이즈를 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 코드 예제에서 `minScore: 0.5`가 바로 이 역할입니다. 셋째, **사용자 신뢰를 강화**합니다. "관련도 92%"처럼 구체적인 수치를 보여주면, 사용자는 "AI가 정말 정확한 출처를 찾았구나"라고 확신합니다. **코드를 자세히 살펴봅시다.** 2-6번째 줄에서 `ReferenceWithScore` 인터페이스를 정의합니다. 기존 Reference에 `score` 필드를 추가한 것입니다. Bedrock API 응답을 파싱할 때 이 필드를 채워야 합니다. 9-16번째 줄의 `filterAndSortReferences` 함수가 핵심입니다. 13번째 줄의 `filter`로 최소 점수 미만은 제거하고, 14번째 줄의 `sort`로 높은 점수 우선 정렬합니다. 간단하지만 강력한 로직입니다. 19-21번째 줄의 `scoreToStars` 함수는 UX 개선용입니다. 0.8점은 4개 별, 0.6점은 3개 별처럼 직관적으로 변환합니다. 사람은 숫자보다 별점을 더 쉽게 이해합니다. 24-37번째 줄의 `ReferenceItem` 컴포넌트가 실제 렌더링입니다. 32번째 줄에서 "★★★★☆" 같은 별점을 표시하고, 33번째 줄에서 "관련도: 80%" 같은 퍼센트를 함께 보여줍니다. 이중 표시로 이해를 돕습니다. **실무 활용 사례를 봅시다.** 법률 검색 시스템에서 "계약 해지 조건"을 검색했을 때: - 0.95점: 최신 계약법 해설서 → 최우선 표시 - 0.87점: 대법원 판례 → 두 번째 표시 - 0.42점: 일반 블로그 글 → 필터링하여 제외 이렇게 하면 변호사는 가장 권위 있는 자료만 빠르게 확인할 수 있습니다. 전자상거래 고객 지원 챗봇에서도 유용합니다. "환불 정책"을 물어볼 때, 최신 환불 규정(0.98점)을 상단에 배치하고, 옛날 규정(0.35점)은 숨깁니다. 고객은 정확한 정보만 받습니다. **고급 활용 팁도 있습니다.** 점수에 **가중치를 적용**할 수 있습니다. 예를 들어 공식 문서는 점수에 1.2배, 블로그 글은 0.8배를 곱하여 출처 유형에 따라 신뢰도를 조정합니다. 또한 **시간 감쇠**를 적용할 수 있습니다. 1년 전 문서는 점수에서 10%를 감소시켜, 최신 정보를 우대합니다. 기술 문서처럼 빠르게 변화하는 분야에서 특히 유용합니다. **주의할 점이 있습니다.** 점수가 높다고 무조건 정확한 것은 아닙니다. 검색 알고리즘의 한계로, 관련성은 높지만 내용이 틀릴 수 있습니다. 점수는 **참고 지표**일 뿐, 절대적 신뢰도는 아닙니다. 또한 점수 기준(예: 0.5)은 도메인마다 다릅니다. 의료 분야는 0.8 이상만 표시하고, 일반 Q&A는 0.4 이상도 허용할 수 있습니다. A/B 테스트로 최적값을 찾으세요. **김개발 씨는 신뢰도 점수를 적용한 후 사용자 클릭률이 40% 증가했습니다.** "이제 어느 문서를 봐야 할지 바로 알겠어요!" 사용자는 높은 점수의 출처만 클릭했고, 만족도도 크게 상승했습니다. 신뢰도 점수는 작은 기능이지만, UX에 미치는 영향은 엄청납니다. **실전 팁** 💡 - 점수 0.3 미만은 표시하지 말고, 대신 "추가 참고 자료 N개" 같은 요약만 보여주세요 - 모바일에서는 별점만, 데스크톱에서는 별점과 퍼센트를 함께 표시하여 화면 크기에 최적화하세요 - 관리자 대시보드에서 평균 Citation 점수를 모니터링하면 Knowledge Base 품질을 추적할 수 있습니다 --- ## 6. 인용 검증 방법 김개발 씨는 완벽한 Citation 시스템을 만들었다고 생각했습니다. 하지만 어느 날 버그 리포트가 들어왔습니다. "AI가 참조했다는 문서에 그런 내용이 없어요!" 원본 문서와 AI 응답이 불일치했습니다. 박시니어 씨가 말했습니다. "Citation을 표시하는 것만으론 부족해요. 검증까지 해야 합니다." **Citation 검증**은 AI가 참조했다고 주장하는 내용이 실제로 원본 문서에 있는지 확인하는 과정입니다. Bedrock은 `content.text` 필드에 실제 참조된 텍스트 조각을 제공합니다. 이를 AI 응답과 비교하거나, 텍스트 유사도 알고리즘으로 검증할 수 있습니다. 또한 사용자 피드백 시스템을 구축하여 잘못된 Citation을 신고받고 개선할 수 있습니다. 검증은 AI 시스템의 신뢰도를 장기적으로 유지하는 핵심입니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```typescript import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; interface CitationValidation { isValid: boolean; confidence: number; reason?: string; } // AI를 활용한 Citation 검증 async function validateCitation( generatedText: string, sourceText: string ): Promise { const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY }); const message = await anthropic.messages.create({ model: "claude-3-5-sonnet-20241022", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: `다음 AI 생성 텍스트가 원본 문서 내용과 일치하는지 검증해주세요. AI 생성 텍스트: ${generatedText} 원본 문서 내용: ${sourceText} JSON 형식으로 답변해주세요: { "isValid": true/false, "confidence": 0.0~1.0, "reason": "불일치 이유 (있다면)" }` }] }); const result = JSON.parse(message.content[0].text); return result; } // 사용자 피드백 수집 interface CitationFeedback { citationId: string; isCorrect: boolean; userComment?: string; timestamp: Date; } async function submitFeedback(feedback: CitationFeedback) { // 데이터베이스에 저장 await db.citationFeedbacks.insert(feedback); // 일정 개수 이상 부정 피드백 시 알림 const negativeCount = await db.citationFeedbacks.count({ citationId: feedback.citationId, isCorrect: false }); if (negativeCount >= 3) { await sendAlertToTeam(`Citation ${feedback.citationId}에 문제가 있을 수 있습니다.`); } } // UI 컴포넌트: 피드백 버튼 function CitationWithFeedback({ citation }: { citation: any }) { const handleFeedback = async (isCorrect: boolean) => { await submitFeedback({ citationId: citation.id, isCorrect, timestamp: new Date() }); alert(isCorrect ? "감사합니다!" : "피드백이 접수되었습니다."); }; return ( {citation.text} handleFeedback(true)}>✓ 정확함 handleFeedback(false)}>✗ 부정확함 ); } ``` 김개발 씨는 충격을 받았습니다. 사용자가 "AI가 'Lambda는 15분 제한이 있다'고 했는데, 참조 문서에는 그런 내용이 없어요"라고 신고했습니다. 원본 문서를 확인해보니 정말이었습니다. 문서는 "최대 실행 시간"을 다루긴 했지만, 15분이라는 구체적 숫자는 없었습니다. 박시니어 씨가 설명했습니다. "Bedrock의 RAG 시스템도 완벽하지 않아요. 때로는 여러 문서의 내용을 혼합하거나, 미묘하게 잘못 해석할 수 있습니다. Citation을 제공하는 것만으론 부족하고, 검증까지 해야 합니다." **Citation 검증을 품질 관리 공정에 비유해봅시다.** 공장에서 제품을 생산하면, 출하 전에 품질 검사를 합니다. 외관 검사, 기능 테스트, 안전 검증 등 여러 단계를 거칩니다. 불량품이 발견되면 재작업하거나 폐기합니다. Citation 검증도 똑같습니다. AI가 생성한 응답을 그대로 신뢰하지 않고, 원본 문서와 대조하여 정확성을 확인합니다. **Citation 검증 없이 서비스를 운영하면 어떤 문제가 생길까요?** 첫째, **환각(Hallucination)** 문제가 누적됩니다. AI는 때때로 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 생성합니다. Citation이 있어도, 실제로 그 문서에 없는 내용을 참조했다고 주장할 수 있습니다. 둘째, 사용자 신뢰가 무너집니다. 한 번이라도 "참조 문서에 없는 내용"을 발견하면, 사용자는 모든 Citation을 의심하기 시작합니다. "이것도 거짓말 아냐?" 셋째, 법적 리스크가 증가합니다. 특히 의료, 금융, 법률 분야에서 잘못된 정보는 심각한 피해를 초래할 수 있습니다. "AI가 그렇게 말했다"는 변명은 책임을 면제해주지 않습니다. **AI 기반 검증이 이 문제를 어떻게 해결할까요?** 코드의 `validateCitation` 함수는 **Claude를 Judge로 활용**합니다. AI가 생성한 텍스트와 원본 문서를 Claude에게 보여주고, "이 둘이 일치하나요?"라고 묻습니다. Claude는 자연어 이해 능력이 뛰어나므로, 의미적 일치 여부를 정확히 판단할 수 있습니다. 이 방식의 장점은 **유연성**입니다. 정확히 같은 문장이 아니더라도, 의미가 같으면 "일치한다"고 판단합니다. 예를 들어 원본이 "최대 15분"이고 생성 텍스트가 "15분 제한"이면, 표현은 다르지만 의미는 같으므로 검증을 통과합니다. 또한 **신뢰도 점수**를 제공합니다. 완전히 일치하면 1.0, 의심스러우면 0.5, 완전히 다르면 0.0처럼 세밀하게 평가합니다. 이를 기준으로 자동 필터링하거나, 사람의 2차 검토를 요청할 수 있습니다. **사용자 피드백 시스템은 어떤 역할을 할까요?** 아무리 AI 검증이 뛰어나도, 실제 사용자의 경험을 대체할 순 없습니다. 코드의 `CitationWithFeedback` 컴포넌트처럼, 각 Citation 옆에 "✓ 정확함 / ✗ 부정확함" 버튼을 추가하면, 사용자가 직접 검증에 참여할 수 있습니다. 이 피드백은 **품질 개선의 보물창고**입니다. 부정 피드백이 많은 Citation을 분석하면, Knowledge Base의 어떤 문서가 문제인지, AI가 어떤 패턴에서 실수하는지 파악할 수 있습니다. 또한 **실시간 알림 시스템**과 결합하면, 심각한 오류를 빠르게 감지할 수 있습니다. 코드에서 "3번 이상 부정 피드백"이 누적되면 팀에 알림을 보냅니다. 즉시 해당 문서를 검토하고 수정할 수 있습니다. **코드를 자세히 분석해봅시다.** 10-39번째 줄의 `validateCitation` 함수가 핵심입니다. 16-36번째 줄에서 Claude API를 호출하여, 생성 텍스트와 원본 문서를 비교합니다. 프롬프트에서 "JSON 형식으로 답변"을 요청하여, 파싱을 간편하게 만들었습니다. 38번째 줄에서 Claude 응답을 JSON으로 파싱합니다. `isValid`, `confidence`, `reason` 필드를 추출하여 반환합니다. 이 정보로 자동화된 품질 관리가 가능합니다. 48-61번째 줄의 `submitFeedback` 함수는 사용자 피드백을 저장합니다. 51번째 줄에서 데이터베이스에 기록하고, 54-60번째 줄에서 부정 피드백 개수를 카운트합니다. 임계값(3번)을 넘으면 팀에 알림을 보냅니다. 64-81번째 줄의 UI 컴포넌트는 사용자 친화적입니다. 두 개의 버튼으로 간단히 피드백할 수 있습니다. 복잡한 양식 없이 클릭 한 번으로 끝납니다. **실무 활용 사례를 봅시다.** 의료 AI 시스템에서는 검증이 필수입니다. "이 약의 부작용은 두통입니다[1]"라는 응답을 생성하면, 즉시 `validateCitation`으로 검증합니다. 신뢰도가 0.95 미만이면 자동으로 경고를 표시하고, 약사의 2차 확인을 요청합니다. 금융 리포트 생성 시스템에서도 유용합니다. "주가가 15% 상승했습니다[2]" 같은 수치 정보는 특히 정확해야 합니다. 검증 후 신뢰도가 낮으면, 해당 문장을 응답에서 제외하거나 "확인 필요"라고 표시합니다. **고급 활용 팁도 있습니다.** 검증 결과를 **학습 데이터로 활용**할 수 있습니다. 부정 피드백이 많은 패턴을 분석하여, Knowledge Base를 재구성하거나, 프롬프트를 개선할 수 있습니다. 또한 **A/B 테스트**로 검증 임계값을 최적화하세요. 신뢰도 0.7 vs 0.8 어느 것이 더 좋은 UX를 제공하는지 실험합니다. **주의할 점이 있습니다.** AI 기반 검증도 100% 정확하지 않습니다. Claude도 때때로 실수할 수 있습니다. 따라서 **사람의 최종 검토**가 중요한 분야(의료, 법률 등)에서는 AI 검증을 1차 필터로만 사용하세요. 또한 검증 API 호출은 비용과 지연을 발생시킵니다. 모든 Citation을 실시간 검증하면 사용자 경험이 나빠질 수 있습니다. **배치 검증**으로 밤 시간에 일괄 처리하거나, 샘플링(10%만 검증)으로 비용을 절감할 수 있습니다. **김개발 씨는 검증 시스템을 도입한 후 오류율이 70% 감소했습니다.** "이제 안심하고 서비스를 운영할 수 있어요!" 사용자 피드백도 "AI를 정말 신뢰할 수 있게 되었다"는 긍정적 반응이 쏟아졌습니다. Citation은 단순히 출처를 보여주는 것이 아닙니다. 검증까지 완료해야 진정한 신뢰 시스템이 됩니다. **실전 팁** 💡 - 검증 결과를 캐싱하여 같은 Citation은 재검증하지 않도록 최적화하세요 - 사용자 피드백에 "왜 부정확한가요?" 같은 선택형 옵션을 추가하면 더 구체적인 개선이 가능합니다 - 검증 통과율, 평균 신뢰도 같은 메트릭을 대시보드에 표시하여 시스템 건강도를 모니터링하세요 --- 이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

카테고리: AWS

언어: TypeScript

태그: AWS, Bedrock, Citation, RAG, KnowledgeBase

작성자: AI Generated

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CodeDeck

AWS Bedrock 인용과 출처 표시 완벽 가이드

목차

1. 인용의 중요성

2. Citation 정보 추출

3. 출처 문서 링크 생성

4. UI에 인용 표시하기

5. 신뢰도 점수 활용

6. 인용 검증 방법

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