Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon MemoryDB 벡터 검색 기능 정식 출시

오늘 저희는 인 메모리의 성능과 다중 AZ의 내구성을 갖춘 실시간 기계 학습(ML) 및 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션을 개발하기 위해 벡터를 저장하고 인덱싱하고 가져오고 검색하는 데 사용할 수 있는 새로운 기능인 Amazon MemoryDB의 벡터 검색 기능의 정식 버전을 발표합니다. 이번 출시와 함께, Amazon MemoryDB는 Amazon Web Services(AWS)에서 널리 사용되는 벡터 데이터베이스 중 재현율이 가장 높으며 […]

AWS App Studio, 자연어 기반 엔터프라이즈급 애플리케이션 구축 도구 (미리보기)

클레임 처리, 재고 추적, 프로젝트 승인과 같은 영역에서 비즈니스 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 조직이 많습니다. 맞춤형 비즈니스 애플리케이션은 이러한 문제를 해결하고 조직이 보다 효과적으로 업무를 수행하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공할 수 있지만, 지금까지 이런 애플리케이션을 구축하고 유지 관리하려면 전문 개발 팀이 필요했습니다. 하지만 개발 역량을 갖출 수 없거나 그럴 만한 예산이 없어서, 비효율적인 […]

Amazon Q Apps 정식 출시, 기업 내 생성형 AI 앱 손쉽게 만들어 배포하기

2024년 4월, Amazon Q Business를 출시할 당시 Amazon Q Apps 평가판도 선보였습니다. Amazon Q Apps는 사용자가 조직의 데이터를 기반으로 생성형 인공 지능(생성형 AI) 기반 앱을 만들 수 있는 Amazon Q Business의 기능입니다. 사용자는 자연어를 사용하여 앱을 빌드하고 조직 내에서 누구나 사용할 수 있도록 조직의 앱 라이브러리에 안전하게 게시할 수 있습니다. 평가판에서 피드백과 제안을 수집한 끝에, […]

Amazon Q Developer, 사내 소스 기반 IDE용 코드 추천 기능 출시

오늘 인라인 코드 완성을 위한 Amazon Q Developer(사용자 IDE) 사용자 지정 기능을 정식 출시하고 채팅을 위한 사용자 지정 기능을 미리 보기로 출시합니다. 이제 Amazon Q를 사용자 지정하여 IDE 코드 편집기 및 채팅의 프라이빗 코드 리포지토리에서 특정 코드 권장 사항을 생성할 수 있습니다. Amazon Q Developer는 인공 지능(AI) 코딩 지침서입니다. 통합 개발 환경(IDE)에서 기존 주석 및 […]

Amazon Bedrock용 에이전트, 메모리 보존 및 코드 해석 지원 기능 (미리 보기)

Amazon Bedrock용 에이전트를 사용하면 생성형 인공 지능(AI) 애플리케이션이 다양한 시스템 및 데이터 소스에서 다단계 태스크를 실행할 수 있습니다. 몇 달 전, AWS는 에이전트 생성 및 구성을 단순화했습니다. 오늘은 두 가지 새로운 완전관리형 기능을 미리 보기로 소개합니다. 상호 작용 간에 메모리 보존 – 에이전트는 이제 각 사용자와의 대화 요약을 유지하고, 특히 사용자 대면 상호 작용, 엔터프라이즈 […]

Amazon Bedrock용 가드레일, 환각 현상 탐지 및 파운데이션 모델 중앙 집중 거버넌스 구축 기능

Amazon Bedrock용 가드레일을 사용하면 고객이 애플리케이션 요구 사항과 회사의 책임 있는 인공 지능(AI) 정책을 기반으로 보호 조치를 구현할 수 있습니다. 원치 않는 콘텐츠를 방지하고, 즉각적인 공격(프롬프트 주입 및 탈옥)을 차단하고, 개인 정보 보호를 위해 민감한 정보를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 정책 유형을 결합하여 다양한 시나리오에 적합하게 이러한 보호 조치를 구성하고 Amazon Bedrock의 […]

Amazon Bedrock용 지식 기반, 추가 데이터 커넥터 지원 (미리 보기)

파운데이션 모델(FM)과 에이전트는 Amazon Bedrock용 지식 기반을 사용하여 회사의 프라이빗 데이터 소스에서 검색 증강 생성(RAG)을 위한 컨텍스트 정보를 검색할 수 있습니다. RAG는 FM이 보다 관련성 있고 정확하며 맞춤화된 응답을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 지난 몇 달 동안 AWS는 임베딩 모델, 벡터 스토어, FM을 지식 기반에 지속적으로 추가했습니다. 오늘 Amazon Simple Storage Service(S3) 외에도 이제 웹 […]

Amazon SageMaker Studio, Amazon Q Developer를 통한 ML 워크플로 간소화

오늘 기계 학습(ML) 개발 수명 주기를 간소화하고 가속화하는 Amazon SageMaker Studio의 새로운 기능을 발표합니다. SageMaker Studio의 Amazon Q Developer는 SageMaker JupyterLab 환경에 기본적으로 내장된 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이 어시스턴트는 자연어 입력을 사용하며 각 태스크에 가장 적합한 도구를 추천하고, 단계별 지침을 제공하고, 시작하기 위한 코드를 생성하고, 오류 발생 시 문제 해결을 지원함으로써 ML 개발 수명 […]

Anthropic Claude 3.5 Sonnet 모델 Amazon Bedrock 정식 출시: Claude 3 Opus 보다 1/5의 비용에 높은 지능 제공

Anthropic이 요구 사항에 맞는 지능, 속도, 비용의 적절한 조합을 선택할 수 있게 해주는 최첨단 인공 지능(AI) 모델 제품군인 Claude 3을 출시한지 겨우 3개월이 지났습니다. 오늘 Anthropic은 곧 출시될 Claude 3.5 모델 제품군 중 첫 번째로 Claude 3.5 Sonnet를 출시했습니다. 이제 Claude 3.5 Sonnet를 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. Claude 3.5 Sonnet는 기존에 Anthropic의 가장 지능적인 […]

Amazon SageMaker 기반 완전 관리형 MLflow 정식 출시

오늘 Amazon SageMaker 기반 완전 관리형 MLflow 기능을 정식 출시합니다. 널리 사용되는 오픈 소스 도구인 MLflow는 기계 학습(ML) 팀이 전체 ML 수명 주기를 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 신규 출시를 통해 고객은 이제 몇 단계만으로 MLflow 추적 서버를 손쉽게 설정 및 관리할 수 있어 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 데이터 과학자와 ML 개발자는 […]