심층 해설 · 약 3분 읽기
Orca, 필요한 스키마만 넣어 Discovery AI 검색 개선
10월 13일 사례는 규칙 매칭, 예제 검색과 검증을 결합한다. 900여 모델은 클라우드 자원 유형이지 언어 모델이 아니다.
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Orca Security와 AWS가 자연어 보안 질문을 Sonar 필터로 변환하는 Discovery AI를 설명했다. 10월 13일 사례에 따르면 2026년 3월부터 운영 중이다. 매번 전체 스키마를 넣는 대신 필요한 문맥을 선택하고 검증하는 구조가 핵심이다.
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핵심 요약
- Sonar는 900개 넘는 자원·애플리케이션 유형과 18개 연산자를 다룬다. 900개의 기반 모델을 의미하지 않는다.
- Orca는 초기 시제품 대비 비교 가능한 작업에서 입력 토큰 93%, 총비용 90%, 전체 지연 75% 감소를 보고했다.
전문 검색 계약이 어려운 이유
Sonar는 정확한 이름, 관계와 18개 연산자를 쓰는 JSON을 요구한다. 초기 시제품은 900개 넘는 정의와 예제를 큰 모델에 넣어 작업당 약 200만 입력 토큰과 60초를 썼고, 복잡한 관계는 여전히 수정이 필요했다. 이 모델은 인스턴스와 저장 버킷 같은 자원 구조다. 이를 언어 모델 수로 읽으면 문제와 실제 기능을 모두 잘못 설명하게 된다.
생성 전에 규칙과 예제를 쓴다
9단계 파이프라인은 조직과 연결 클라우드 문맥을 더한다. 결정적 매처는 인식한 식별자를 추론 없이 처리하고 가드레일은 미지원 입력을 거부한다. Titan이 후보 20개를 검색하고 Cohere Rerank 3.5가 5개를 고른다. 신뢰도 높은 기존 필터를 재사용하거나 관련 스키마만 선택해 생성한다. Claude Haiku 4.5는 선택·생성, Nova 2 Lite는 가드레일·검증을 맡는다. 개인용 구독을 따로 사야 한다는 뜻은 아니다. 조회할 자원과 관계를 먼저 좁히므로 전체 구조를 매번 생성기에 넘길 필요가 없다. 기존 필터를 재사용하는 빠른 경로와 새 필터를 만드는 경로도 구분된다.
검증과 전문가 수정을 유지한다
도구 기반 생성기는 선택한 스키마와 예제를 쓰며 정적 검사와 Sonar API 검증을 거친다. 잘못된 필드, 연산자, 관계를 구체적 오류로 돌려보내 수정한다. 재시도는 제한되며 실패하면 무효 필터 응답을 반환한다. 정리된 질문과 참조 쿼리로 복잡도별 변경을 평가하고 전문가가 내부 도구로 결과와 약한 예제를 교정한다. 이는 지속적 품질 관리이지 검색 도입만으로 오류가 사라진다는 주장이 아니다. 실패를 성공처럼 받아들이지 않는 종료 조건과 구체적인 오류 정보가 이 검증 계약의 일부다. 모델, 프롬프트 또는 검색 설정 변경도 평가 대상이다.
개선 수치에 원래 기준을 붙인다
Orca는 비교 가능한 작업의 입력이 약 200만에서 14만 토큰으로 줄어 93% 감소했다고 한다. 총비용은 90%, 전체 응답 시간은 약 60초에서 15초로 75% 줄었다. 서로 다른 지표이므로 대체해 읽을 수 없다. 운영 환경은 매일 수천 쿼리를 처리하며 평가와 고객 피드백으로 품질을 확인한다. 관련성, 스키마 양과 모델 배분을 함께 시험하는 발상이지 다른 조직에도 같은 절감을 약속하는 값은 아니다.
중요한 이유
전문 검색 도우미는 적은 수의 관련 예제와 검증된 스키마를 활용할 수 있다. 그럴듯한 문장이 아니라 기존 검색 시스템의 실행 계약을 만족해야 한다.
제한 및 이용 가능성
AISubHub는 기업 보고를 재현하지 않았다. 비교 대상은 이전 시제품으로, 모든 Bedrock 모델이나 보안 업무가 아니다. 보편적 정확도 보장이나 개인 구독 권리도 제공되지 않는다.
출처와 근거
원문 게시일: 2026. 10. 13. · 출처 확인일: 2026. 10. 20.
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