Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon Bedrock, Mistral AI 모델 지원 예정

Mistral AI는 공개적으로 사용 가능한 모델에서 최고 성능을 이끌어내는 것을 사명으로 하는 프랑스의 AI 회사입니다. 이 회사는 챗봇에서 코드 생성에 이르기까지, 다양한 작업에 사용할 수 있는 빠르고 안전한 대규모 언어 모델(LLM)의 제작을 전문으로 합니다. 곧 Amazon Bedrock에서 Mistral 7B와 Mixtral 8x7B라는 두 가지 고성능 Mistral AI 모델이 제공될 예정임을 발표하게 되어 기쁩니다. AWS는 AI21 Labs, […]

Amazon Bedrock 지식 기반, Amazon Aurora, PostgreSQL 및 Cohere 임베딩 모델 지원

AWS re:Invent 2023에서 Amazon Bedrock용 지식 기반의 정식 출시를 발표했습니다. 지식 기반을 사용하면 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델(FM)을 회사 데이터에 안전하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)을 지원할 수 있습니다. 이전 게시물에서는 Amazon Bedrock용 지식 기반이 사용자의 엔드 투 엔드 RAG 워크플로를 관리하는 방법을 설명했습니다. 데이터의 위치를 지정하고, 데이터를 벡터 임베딩으로 변환할 때 사용할 임베딩 모델을 선택한 후 […]

Amazon Transcribe Call Analytics, 신규 생성형 AI 기반 통화 요약 추가(미리 보기)

Amazon Transcribe Call Analytics의 생성형 인공 지능(AI) 기반 통화 요약 기능을 평가판으로 발표합니다. Amazon Bedrock에서 제공하는 이 기능은 고객 서비스 통화를 자동으로 요약하여 고객 경험과 에이전트 및 감독자의 생산성을 개선하는 데 도움을 줍니다. Amazon Transcribe Call Analytics는 콜 센터에서 고객 대화의 감정, 추세 및 정책 준수 여부를 파악하여 고객 경험을 개선하고 중요한 피드백을 찾아낼 수 […]

Amazon SageMaker Studio – 웹 기반 인터페이스, 코드 편집기, 유연한 작업 공간 추가

이제 개선된 Amazon SageMaker Studio 환경을 발표합니다! 새 SageMaker Studio 웹 기반 인터페이스는 더 빠르게 로드되며, IDE 선택에 관계없이 기본 통합 개발 환경(IDE)과 SageMaker 리소스 및 도구에 대한 일관된 액세스를 제공합니다. JupyterLab 및 RStudio 외에도 SageMaker Studio에는 이제 Code-OSS(Visual Studio Code 오픈 소스) 기반의 완전 관리형 코드 편집기가 포함되어 있습니다. 코드 편집기와 JupyterLab은 모두 유연한 […]

AWS Application Composer용 IDE 확장 – 생성형 AI를 통한 시각적 IaC 개발 향상

오늘 AWS Application Composer의 통합 개발 환경(IDE) 확장 프로그램을 소개하게 되어 기쁩니다. 이제 IDE에서 직접 AWS Application Composer를 사용하여 현대적 애플리케이션을 시각적으로 구축하고, Amazon CodeWhisperer를 사용하여 코드형 인프라 템플릿을 반복적으로 개발할 수 있습니다. AWS re:Invent 2022에서 평가판으로 발표된 후 2023년 3월에 정식 출시된 Application Composer는 개발자가 시각적 캔버스에서 AWS 서비스를 끌어 놓고, 그룹화하고, 연결하여 애플리케이션 […]

AWS Step Functions 및 Amazon Bedrock을 사용하여 생성형 AI 앱 구축하기

오늘 AWS는 AWS Step Functions와 Amazon Bedrock의 최적화된 두 가지 새로운 통합 기능을 발표합니다. Step Functions는 개발자가 손쉽게 분산 애플리케이션을 구축하고, 프로세스를 자동화하고, 마이크로 서비스를 오케스트레이션하고, 데이터 및 기계 학습 (ML) 파이프라인을 생성할 수 있게 해주는 시각적 워크플로 서비스입니다. 지난 9월, 저희는 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 인공 지능(AI) 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 가장 간편한 […]

Amazon Q를 포함한 Amazon Connect 신규 생성형 AI 기능으로 고객 센터 서비스 개선 촉진

클라우드 기반 컨택 센터를 관리한다면, 기업 고객의 신뢰와 충성도를 구축하는 데 있어 에이전트가 수행하는 중요한 역할을 알고 있을 것입니다. 컨택 센터에 연락해 본 적이 있는 사람들은 복잡한 결정을 안내하고, 필요한 지점에 신속하고 정확한 솔루션을 제공하는 데 에이전트가 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 시간이 소요될 수 있고, 제대로 수행되지 않는다면 좌절감이 유발될 수 있습니다. Amazon Connect의 […]

Amazon CodeCatalyst – 생성 AI 기반 Amazon Q를 통한 개발자 생산성 향상 (미리보기)

오늘은 Amazon CodeCatalyst에서 Amazon Q를 사용하여 소프트웨어 전송을 가속화하는 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기능의 평가판을 시작합니다. 기능 개발 가속화 – Amazon Q의 기능 개발 기능을 사용하면 의견 및 READMEs 추가, 문제 설명 수정, 소규모 클래스 및 단위 테스트 생성, CodeCatalyst 워크플로 업데이트 등의 소프트웨어 개발 작업의 구현을 가속화할 수 있습니다. 이러한 작업은 개발자의 시간이 많이 […]

Amazon Q Code Transformation – Java 애플리케이션 업그레이드 (미리보기)

애플리케이션이 노후화됨에 따라 보안 유지 및 원활한 실행에는 점점 더 많은 노력이 필요합니다. 업그레이드를 관리하는 개발자는 다른 사람이 과거의 업그레이드에서 이미 발견한 주요 변경 사항 및 성능 최적화의 복잡성과 미묘한 차이를 재학습하기 위해 시간을 할애해야 합니다. 따라서 새로운 기능과 필수 유지 관리 작업 중 어느 쪽에 중점을 둘지 그 균형을 맞추는 일은 어렵습니다. 오늘은 Amazon […]

Amazon Q – 비지니스를 위한 생성형 AI 기본 도우미 (미리 보기)

오늘은 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 업무용으로 설계된 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q를 발표합니다. Amazon Q를 사용하여 회사의 정보 리포지토리, 코드, 데이터 및 엔터프라이즈 시스템에 연결하여 대화를 나누고, 문제를 해결하며, 콘텐츠를 생성하고, 인사이트를 획득하며, 조치를 취할 수 있습니다. Amazon Q는 직원에게 관련 정보와 조언을 즉각적으로 제공해 작업을 간소화하고, 의사 결정 및 문제 […]