AWS 기술 블로그
Category: Artificial Intelligence
CJ 온스타일 라이브 커머스, Agentic AI로 고객 소통의 새로운 차원을 열다
이 블로그는 CJ온스타일의 고경락, 신영화, 성홍규, 송진호, 기수진 님과 AWS 변상규, 서지혜, Yash Shah, Charlie Chang 님께서 작성 해주셨습니다. 들어가며: 실시간 소통이 만드는 차별화 된 쇼핑 경험 CJ온스타일은 모바일과 TV, 이커머스를 연결해 영상 콘텐츠를 중심으로 한 차별화된 커머스 경험을 제공하는 커머스 플랫폼입니다. 특히 CJ온스타일은 모바일 라이브 커머스 1위(회당 거래액 기준) 플랫폼으로 고객과의 실시간 소통을 통해 차별화된 쇼핑 경험을 제공하는 핵심 […]
Amazon Q Developer와 함께한 놀유니버스 EventScaler 구축 여정
개요 놀유니버스는 여행을 위한 항공·숙소·패키지·교통은 물론 공연·전시·스포츠까지 삶의 모든 즐거움을 혁신하고 있습니다. NOL, NOL 인터파크투어, NOL 티켓을 중심으로 고객의 일상 가까이에서 여행·여가·문화의 경계 없이 다채로운 경험을 선사합니다. 또한 초개인화 여행 플랫폼 ‘트리플’, 외국인 관광객을 위한 ‘interpark global’을 통해 다양한 고객에게 맞는 서비스를 제공하고 있습니다. 놀유니버스는 개인화 AI 기술과 방대한 데이터를 바탕으로 플랫폼 간 시너지를 더해 […]
Amazon Nova Premier와 에이전트 워크플로우를 활용한 코드 마이그레이션 간소화
시작하기 전에 많은 기업들이 레거시 기술로 구축된 미션 크리티컬 시스템의 유지보수와 확장성 한계로 어려움을 겪고 있습니다. 동일 언어 내에서의 코드 리팩터링이나 일반적인 코드 변환의 경우에는 다양한 LLM 모델과 솔루션이 존재하지만, 서로 다른 프로그래밍 언어 간의 변환이나 고객의 복잡하고 특수한 요구사항을 충족하는 시스템 전환은 여전히 까다로운 과제입니다.이 블로그 포스트는 Amazon Bedrock Converse API와 Amazon Nova Premier를 […]
사람인의 Amazon Q Developer 도입기: VDI 환경에서 보안과 생산성을 동시에 달성한 여정
주식회사 사람인은 대한민국 커리어 플랫폼 사람인을 운영하며, 사람중심 철학과 AI 기술력을 바탕으로 국내 HR 업계를 선도하고 있습니다. 사람인 IT 팀은 최근 Amazon Q Developer를 도입하여 보안과 생산성을 동시에 달성하는 성과를 이루었습니다. Amazon Q Developer는 AWS에서 제공하는 AI 에이전트 기반 코딩 어시스턴트로, 실시간 코드 생성, 디버깅, 최적화 제안을 통해 개발 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 사람인 […]
웅진의 Amazon Connect을 기반으로 한 차세대 컨택센터
클라우드와 AI가 혁신하는 컨택센터의 새로운 패러다임 생성형 AI 시장의 폭발적 성장과 함께, 고객 서비스 영역에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 가트너(Gartner)에 따르면 2025년 기업들의 생성형 AI 투자가 76.4% 증가할 것으로 예상되며, 특히 고객 서비스 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이는 AI 기술이 비즈니스 경쟁력의 핵심 도구로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 웅진은 20년 이상 컨택센터 운영 전문 기업으로서 […]
Amazon Bedrock으로 해보는 Nova 모델 지식 증류, 배포, 평가
Bedrock 모델 커스터마이제이션 개요 Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축을 위한 완전 관리형 서비스입니다. LLM포함 다양한 AI 모델들을 통합 API를 통해서 쉽게 사용할 수 있으며 미세 조정하고 애플리케이션에 연결하는 데 필요한 도구와 기능을 제공하여 개발자가 인프라 관리 부담 없이 빠르고 안전하게 생성형 AI 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 해줍니다. Bedrock 온디맨드(on-demand) 배포 기능 […]
Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service로 벡터 검색 최적화하기
본 게시글은 AWS Big Data Blog에 게시된 ‘Optimizing vector search using Amazon S3 Vectors and Amazon OpenSearch Service by Sohaib Katariwala, Bobby Mohammed, Sorabh Hamirwasia, Mark Twomey, and Pallavi Priyadarshini’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 참고: 본 블로그 내용은 7월 15일 기준으로, Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service의 통합 기능은 프리뷰 버전으로, 변경될 수 있습니다. 벡터 임베딩(Vector Embeddings)과 유사성 검색(Similarity […]
티로의 Amazon Bedrock과 RDS를 활용한 대화 기록 기반 Ask Tiro 구현
매일 쏟아지는 회의 내용, 강의 녹음, 팀 미팅 기록들이 쌓여가면 쌓여갈수록 필요한 정보를 빠르게 찾는 것은 점점 더 어려워집니다. “지난주 온보딩 프로젝트에서 논의된 핵심 이슈가 뭐였지?”, “지난주 A 기업과의 미팅에서 결정된 주요 사항들이 뭐였지?”와 같이 대화 기록을 기반으로 한 고-맥락의 질문에 답하려면 수 많은 대화 기록을 일일이 찾아 봐야 하는 번거로움이 생기기 마련 입니다. 티로(Tiro) […]
TwelveLabs 비디오 이해 모델, Amazon Bedrock 에서 사용하기
이 블로그는 원본 블로그를 번역 및 일부 내용을 수정한 버전 입니다. TwelveLabs video understanding models are now available in Amazon Bedrock 2025년 초, Amazon Bedrock에 TwelveLabs 의 비디오 이해 모델이 출시될 예정이라는 소식이 사전 발표되었습니다. TwelveLabs 모델들을 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 비디오 검색, 장면 분류, 요약 및 인사이트 추출 작업이 Amazon Bedrock 에서 현재 사용 가능함을 안내드립니다. TwelveLabs는 […]
오픈소스 Arize Phoenix 를 활용한 멀티 에이전트 AI시스템 쉽고 빠르게 모니터링하기
개요 최근 생성형 AI는 Agentic Workflow와 함께 유사 MSA 형태의 구성으로 동작되고 있습니다. 많은 시스템은 이미 여러 AI 에이전트가 사용자의 질문에 따라 유기적으로 협업하며 문제를 추리하고 생각하며 결과에 도달하고 있습니다. 이 과정속에 AI Agent는 서로 여러번 되묻고 필요한 경우 MCP(Model Context Protocol) Tool을 호출하거나 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 참조하기도 합니다. 이러한 에이전트는 사용자를 위한 작업을 자동화 하고 […]