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웹 검색
웹 검색은 Amazon Bedrock에서 웹 검색 기능을 제공하는 기본 제공 도구입니다. 활성화하면 지원되는 모델은 학습된 데이터에 의존하는 대신 요청 중에 웹에서 현재 정보를 검색하고 이를 사용하여 답변을 뒷받침할 수 있습니다. 응답에는 모델이 사용한 소스에 대한 인용이 포함됩니다. 웹 검색은에서 호스팅 및 빌드 AWS되며 데이터는 기본적으로 AWS 경계 내에 유지됩니다.
데이터 거버넌스
기본적으로 AmazonBedrockFullAccess 정책을 사용하는 경우 Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 캐시에서 웹 검색이 제공되고 요청 데이터는 검색 AWS 경계를 벗어나지 않습니다. IAM을 사용하여 정책 수준에서 이를 적용할 수도 있습니다. 사용 중인 모델에 따라 데이터에 자동 Amazon Bedrock 침해 탐지 메커니즘이 적용됩니다.
웹 검색을 사용해야 하는 경우
웹 검색은 모델의 파라미터 지식보다 더 최신이거나, 더 전문화되었거나, 더 신뢰할 수 있는 정보에 따라 답변이 달라질 때마다 유용합니다. 최신 버전은 현재 이벤트, 최근 제품 릴리스, 가격 또는 새 라이브러리 버전에 대한 설명서와 같은 일반적인 사례 중 하나입니다. 이는 틈새 APIs, 특정 구성 값 또는 도메인별 사실과 같이 모델의 지식이 얇거나 부정확한 롱테일 또는 특수 질문과 리콜렉션이 아닌 근거가 있고 명료한 소스를 원하는 경우에 똑같이 유용합니다.
웹 검색 작동 방식
이 도구는 Amazon Bedrock 내에서 실행되므로 검색 인덱스를 호스팅하거나, 크롤러를 관리하거나, 도구 호출 루프를 직접 작성할 필요가 없습니다. Amazon Bedrock 추론 요청에 도구를 추가하면 모델이 필요에 따라 도구를 호출합니다. 웹 검색은 모델에 현재 정보를 제공하여 모델이 인용과 함께 근거 있는 답변을 반환할 수 있도록 합니다.
웹 검색이 활성화되면 모델은 요청에 최신 정보가 필요한지 여부를 결정합니다. 이 경우 모델은 웹 검색 도구에 하나 이상의 검색 쿼리를 실행하고 Amazon에서 빌드하고 유지 관리하는 웹 인덱스에서 가져온 일련의 관측치를 수신합니다. 각 관측치에는 제목, 소스 URL 및 콘텐츠 조각이 포함됩니다. 그런 다음 모델은 이러한 결과에 기반한 답변을 작성하고 소스를 가리키는 인용을 추가합니다.
첫 번째 결과 집합이 질문에 답변하기에 충분하지 않은 경우 모델은 찾은 내용을 사용하여 쿼리를 재구성하고 동일한 턴 내에서 다시 검색할 수 있습니다. 결과가 답변을 지원하지 않는 경우 모델은 훈련 데이터의 격차를 채우지 않고 이를 알려줍니다.
검색 및 가져오기 작업
웹 검색은 다음 두 가지 작업으로 빌드됩니다.
-
검색 - 신뢰도가 높은 사실에 대한 Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 지식 그래프에서 제목, URLs 및 코드 조각을 반환합니다.
-
가져오기 - Amazon Bedrock 캐시에서 특정 URL에 대해 캐시된 페이지 콘텐츠를 검색합니다. 캐시에서 결과를 사용할 수 없는 경우 모델은 사용자에게 알리거나 최상의 정보를 기반으로 응답을 빌드하도록 선택할 수 있습니다.
기본적으로 두 작업은 요청 시 라이브 웹에서 가져오는 AWS대신 내부에서 호스팅되는 웹 콘텐츠의 스냅샷인 Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 캐시를 사용하여 AWS 서비스 경계 내에서 완전히 제공됩니다. 응답 API의 external_web_access 파라미터와 bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM 권한은 검색 및 가져오기가 외부 웹에 직접 도달할 수 있는지 여부를 제어합니다. 자세한 내용은 외부 웹 액세스 제어을 참조하세요.
지원되는 모델
웹 검색은 응답 API를 사용하여 Amazon Bedrock bedrock-mantle 엔드포인트를 통해 제공되는 OpenAI GPT 모델에 사용할 수 있습니다. 현재 openai.gpt-5.6-sol, openai.gpt-5.6-terra및 GPT-5.6 패밀리openai.gpt-5.6-luna와 이전 openai.gpt-5.4 및에서 지원됩니다openai.gpt-5.5. 이 가이드의 예제에서는를 사용합니다openai.gpt-5.6-terra. 웹 검색 요금은 Amazon Bedrock 요금 페이지를
참고
웹 검색은 서버 측 도구이므로 bedrock-runtime 엔드포인트에서 응답 API를 호출할 때는 사용할 수 없습니다. 이를 사용하려면에서 응답 API를 호출합니다bedrock-mantle. 두 엔드포인트 간의 다른 차이점은 섹션을 참조하세요bedrock-runtime 엔드포인트에서 응답 API 사용.
리전별 가용성
웹 검색은 세 개의 미국 리전에서 리전 내 쿼리를 처리합니다.
| 리전 | 리전 코드 |
|---|---|
| 미국 동부(버지니아 북부) | us-east-1 |
| 미국 동부(오하이오) | us-east-2 |
| 미국 서부(오리건) | us-west-2 |
웹 검색은 엄격하게 리전별로 이루어집니다. 각 리전은 자체 검색 및 가져오기 계층을 운영하며 쿼리, 가져오기, 인덱스 데이터 및 결과는 리전 간에 라우팅되지 않습니다. 지정된 리전에서 실행된 쿼리는 해당 리전의 경계 내에 유지됩니다.
웹 검색 활성화
웹 검색을 사용하려면 요청 뒤의 IAM 자격 증명이 웹 검색 작업을 호출할 수 있어야 합니다. 필요한 권한 및 예제 정책은 웹 검색을 위한 자격 증명 및 액세스 관리를 참조하세요.
환경 설정
예제를 실행하기 전에 다음을 설정합니다.
export OPENAI_API_KEY="your-amazon-bedrock-api-key" export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"
요청에 웹 검색 도구 추가
웹 검색을 활성화하려면 요청의 web_search tools 배열에 유형의 도구를 추가합니다. 이 모델은 요청에 현재 정보가 필요하다고 판단되는 경우에만 도구를 사용합니다. 실행 가능한 예제는 섹션을 참조하세요코드 예제.
외부 웹 액세스 제어
기본적으로 웹 검색은 Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 캐시에서 전적으로 제공되며 검색 AWS 경계를 벗어나는 요청 데이터는 없습니다. 검색 및 가져오기가 외부 웹에 도달할 수 있는지 여부는 함께 작동하는 두 가지 제어, 즉 응답 API의 external_web_access 파라미터와 bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM 권한에 의해 관리됩니다.
external_web_access 파라미터는 기본적으로 OpenAI 응답 API와 true일치하므로 호출을 변경할 필요가 없습니다. AmazonBedrockFullAccess 정책은 기본 웹 검색 작업인 bedrock-websearch:InvokeSearch 및는 부여bedrock-websearch:InvokeFetch하지만는 부여하지 않습니다bedrock-websearch:ExternalWebAccess. 따라서를 보유하지 않는 자격 증명true에서 external_web_access를 벗어나는 요청은 권한 부여 검사에 403 AccessDenied를 ExternalWebAccess 반환합니다. 모델은 요청에 실패하지 않습니다. 검색 및 캐싱된 가져오기에 답변을 입력하고 외부 웹 액세스를 얻을 수 없다고 보고합니다.
이 오류에 도달하지 않는 요청을 하려면 아래 두 가지 방법 중 하나를 사용합니다.
AWS 경계 내에 요청 유지
도구"external_web_access": false에를 설정합니다. 여기에는 ExternalWebAccess 권한이 필요하지 않으며, Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 캐시에서 검색이 완전히 제공되고, 요청 데이터가 AWS 경계를 벗어나지 않습니다. AmazonBedrockFullAccess는를 부여하지 않으므로 ExternalWebAccess이 구성은 기본적으로 안전합니다.
response = client.responses.create( model="openai.gpt-5.6-terra", input="Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.", tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}], )
curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai.gpt-5.6-terra", "input": "Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.", "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}] }'
외부 웹 액세스 활성화
요청 자격 bedrock-websearch:ExternalWebAccess 증명에를 부여하고 기본값인 external_web_access를 그대로 둡니다true. 이 구성은 검색 및 가져오기가 외부 웹에 도달할 수 있는지 여부를 제어합니다. 오늘날 검색은 Amazon Bedrock 웹 인덱스 및 캐시에서 전적으로 제공되므로이 권한이 부여되더라도 요청 데이터가 AWS 경계를 벗어나지 않습니다. 향후 릴리스에서이 구성을 사용하면 검색 및 가져오기를 통해 라이브 외부 웹에서 콘텐츠를 검색할 수 있으며, 이때 요청 데이터는 AWS 경계를 벗어날 수 있습니다. 외부 웹 액세스는 기본적으로 비활성화bedrock-websearch:ExternalWebAccess되어 있으며(즉, 허용되지 않음), 향후 변경 시를 명시적 옵트인bedrock-websearch:ExternalWebAccess으로 허용해야 적용됩니다. 외부 웹 액세스는 사용자가 제어할 수 있습니다. 권한을 부여하고 파라미터를 활성화한 상태로 두어야만 적용됩니다.
코드 예제
응답 API
from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model="openai.gpt-5.6-terra", input="What are the most significant AWS launches announced this month?", tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}], ) print(response.output_text)
응답에는 소스를 가리키는 url_citation 주석과 함께 근거가 있는 응답 텍스트가 포함됩니다.
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직접 HTTPS 요청
OpenAI SDK를 사용하지 않는 경우 요청을 응답 엔드포인트로 직접 전송합니다. tools 필드에는 웹 검색 도구가 들어 있습니다.
curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai.gpt-5.6-terra", "input": "What are the most significant AWS launches announced this month?", "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}] }'
응답에서 인용 읽기
웹 검색은 텍스트에 연결된 url_citation 주석으로 인용을 반환합니다. 각 주석에는 소스 제목과 URL 및 지원하는 답변의 문자 범위가 포함됩니다. 이를 보관하고 최종 사용자에게 표시합니다.
from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model="openai.gpt-5.6-terra", input="What are the most significant AWS launches announced this month?", tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}], ) # The grounded answer print(response.output_text) # The sources behind it for item in response.output: if item.type == "message": for block in item.content: if block.type == "output_text": for ann in block.annotations: if ann.type == "url_citation": print(f"- {ann.title}: {ann.url}")
원시 JSON으로 작업하는 경우(예: 직접 HTTPS 호출) 동일한 데이터가에 있습니다. output[].content[].annotations[]
jq '.output[] | select(.type=="message") | .content[] | select(.type=="output_text") | .annotations[] | select(.type=="url_citation") | {title, url, start_index, end_index}' response.json
스트리밍 응답
응답 API는 응답이 생성될 때 응답을 스트리밍합니다. 텍스트는 response.output_text.delta 이벤트로 도착하고 각 인용은 모델이 문을 기반으로 할 때 response.output_text.annotation.added 이벤트로 도착합니다.
from openai import OpenAI client = OpenAI() stream = client.responses.create( model="openai.gpt-5.6-terra", input="What are the most significant AWS launches announced this month?", tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}], stream=True, ) for event in stream: if event.type == "response.output_text.delta": print(event.delta, end="", flush=True) elif event.type == "response.output_text.annotation.added": ann = event.annotation print(f"\n[source] {ann['title']}: {ann['url']}")
와이어를 통해 주석 이벤트는 다음과 같습니다.
event: response.output_text.annotation.added data: {"type":"response.output_text.annotation.added","annotation":{"type":"url_citation","title":"News and Updates from the July 2025 Pokémon Presents","url":"https://www.pokemon.com/us/pokemon-news/...","start_index":589,"end_index":698},"annotation_index":2,"content_index":0,"item_id":"msg_...","output_index":1}
보안
Amazon Bedrock의 웹 검색은 AWS Identity and Access Management (IAM)을 사용하여 검색 및 가져오기를 실행할 수 있는 사용자와 리전을 제어합니다. 웹 검색의 IAM 서비스 접두사는 입니다bedrock-websearch. 웹 검색을 비활성화하기 위한 작업, 관리형 정책, 조건 키, 예제 정책 및 관리자 제어의 전체 목록은 웹 검색을 위한 자격 증명 및 액세스 관리를 참조하세요.
CloudTrail을 사용한 모니터링
Amazon Bedrock의 웹 검색은와 통합됩니다 AWS CloudTrail. CloudTrail은 웹 검색에 대한 API 활동을 데이터 이벤트로 캡처하므로 누가 언제 어디서 도구를 호출했는지 감사할 수 있습니다. 캡처된 필드, 데이터 이벤트 로깅을 활성화하는 방법 및 의도적으로 제외된 항목은 웹 검색 모니터링을 참조하세요.
허용 가능한 사용
Amazon Bedrock에서 웹 검색을 사용하는 경우 Amazon Bedrock은 지원되는 모델에 웹 검색 결과(“검색 결과”)를 제공하며, 모델이 응답을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 검색 결과를 통합하는 모델 출력의 사용 및 최종 사용자의 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 최종 사용자에게 표시하는 출력에서 모델 출력에 제공된 소스 인용 및 링크를 유지하고 표시해야 합니다. 웹 검색을 사용하여 (a) 검색 결과에서 콘텐츠를 대량으로 추출, 저장 또는 복제하거나 (b) 경쟁 인덱스 또는 데이터베이스를 빌드 또는 채울 수 없습니다.
