AWS 기술 블로그

Category: Amazon Bedrock

LilysAI의 Amazon Bedrock을 활용한 유튜브 검색 기능 구현 여정

3시간 분량의 키노트 영상, 100페이지 분량의 기업 분석 보고서, 2시간짜리 회의 녹음을 살펴보려니 벌써 머리가 지끈거립니다. 특히 영어로 된 자료라면 더 많은 시간을 들여야 합니다. LilysAI는 유튜브 영상, PDF 문서, 음성 녹음, 웹 페이지를 간단한 불릿 포인트로 요약해 줍니다. 또한 원본 언어와 관계없이 한국어로 요약 노트를 제공합니다. 하지만 여전히 콘텐츠를 탐색하는 데 어려움이 있습니다. 특히 […]

Cohere Rerank를 사용한 RAG 성능 향상

검색 증강 생성(RAG)은 기업이 실시간 데이터를 통합하고 독점 데이터를 사용하여 더욱 풍부하고 상호작용적인 대화를 가능하게 하는 Generative AI(생성형 AI) 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 강력한 기술입니다. RAG를 활용하면 이러한 AI 애플리케이션이 외부의 신뢰할 수 있는 도메인별 데이터를 효과적으로 사용하여 사용자 쿼리에 대한 언어 모델의 문맥을 강화할 수 있습니다. 하지만, 응답의 신뢰성과 정확도는 적절한 도메인 데이터를 […]

위메이드플레이의 Amazon Bedrock을 사용한 게임 사용자 인터페이스 품질 테스트 자동화 사례

들어가는 글 위메이드플레이는 2009년에 설립된 캐주얼 게임 전문 개발사입니다. 특히 위메이드플레이의 애니팡 시리즈는 누구나 쉽게 즐길 수 있는 모바일 게임으로 1억건 이상의 누적 다운로드를 통해 꾸준히 많은 사랑을 받고 있습니다. 또한 ‘위 베어 베어스 더 퍼즐’과 ‘디즈니 팝 타운’과 같은 글로벌 IP를 활용한 퍼즐 게임들을 통해 글로벌 시장에서도 좋은 성과를 기록하고 있습니다. 매번 새로운 게임 […]

Amazon Bedrock Knowledge base로 30분 만에 멀티모달 RAG 챗봇 구축하기 실전 가이드

생성형 AI의 발전과 함께, 맞춤형 데이터를 기반으로 AI의 답변을 생성하는 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기법이 함께 주목받고 있습니다. RAG는 대규모 언어 모델이 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 맞춤형 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스를 말합니다. RAG를 활용하면 모델을 다시 학습 시킬 필요 없이 특정 도메인이나 조직의 내부 지식을 기반으로 LLM 기능을 확장할 […]

Amazon Bedrock Gallery: AI가 그리는 당신의 전생 이야기

AWS Seoul Summit 2024은 올해로 10주년을 맞이한 국내 최대 규모의 IT 컨퍼런스입니다. 이번 Summit에서는 생성형 AI와 AWS 서비스를 활용해 새로운 아이디어를 탐색하고 이를 신속하고 효율적으로 실행하는 방법을 소개하는 다양한 콘텐츠가 준비되었으며, 많은 고객들이 참여했습니다. 이 블로그에서는 AWS 서비스를 직접 체험해 볼 수 있는 Expo 현장에서 참가자들에게 특별하고 재미있는 경험을 제공했던 “Amazon Bedrock Gallery” 데모의 아키텍처 […]

Amazon Bedrock 으로 만든 의료 전문 Q&A 챗봇 구현 여정

인티그레이션은 치과 의료 플랫폼 ‘데니어(DENEER)‘를 운영하는 메디테크 기업입니다. 데니어는 전국 치과의사와 치대생의 53%가 가입한 국내 최대 치과 전문 커뮤니티 ‘모어덴(moreDEN)‘을 통해 의료진 간 네트워킹, 구인/구직, 커머스, 온라인 교육 등 종합적인 디지털 헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다. 인티그레이션이 운영하는 모어덴 플랫폼에는 현직 치과의사들이 공유한 3만여 개의 임상 Q&A 데이터가 축적되어 있습니다. 이 데이터는 단순한 질문과 답변의 모음이 […]

해피캠퍼스의 Easy AI: Amazon Bedrock을 활용한 레포트 생성

에이전트소프트 에이전트소프트는 “가장 가치 있는 자산은 지식이며, 우리는 그 지식에 가치를 창출할 수 있는 대리자가 되자”라는 신념으로 2000년에 설립된 IT 서비스 기업입니다. 대한민국의 대표적인 지식거래 플랫폼인 해피캠퍼스를 운영하며, 20년 이상 지식 콘텐츠 거래 서비스 분야에서 선도적인 위치를 지켜왔습니다. 해피캠퍼스는 누구나 쉽고 편리하게 지식을 공유하고 거래할 수 있는 플랫폼으로, 개인 간의 지식 교류와 활용을 촉진하는 새로운 […]

Amazon Bedrock과 프롬프트 엔지니어링을 활용한 보안성 높은 RAG 애플리케이션 구축하기

본 게시물은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 “Secure RAG applications using prompt engineering on Amazon Bedrock”을 한국어로 번역한 글입니다. 기업 IT 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)이 널리 활용되면서 기존의 보안 영역 뿐만아니라, AI의 책임(Responsible AI), 개인정보의 보호, 프롬프트 엔지니어링 분야까지 보안의 영역이 확대되고 있습니다. 이와 관련하여, 대규모 언어 모델(LLM)의 사용과 관련된 위험 요인들, 예를 들어 편향적인 […]

Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch를 활용한 hy 프레딧의 생성형 AI 기반 검색 서비스 구현 여정

에치와이(hy) & Fredit Mall 소개 1969년 창립한 ‘한국 야쿠르트 유업’은 2021년 사명을 에치와이(hy)로 변경하며 유통전문기업으로 도약했습니다. 창립 55주년을 맞은 에치와이는 국민 발효유 ‘야쿠르트’를 시작으로 발효유 시장을 선도해 왔습니다. 건강기능식품 시장에서 꾸준히 성장해온 에치와이는 2020년 12월 자사몰 ‘프레딧'(Fredit)을 론칭하며 온라인 채널을 본격적으로 강화했습니다. 프레딧은 프로바이오틱스 제품뿐 아니라 신선간편식, 건강기능식품, 뷰티, 생활용품 등 다양한 상품을 제공하고 있습니다. […]

모델의 정확도와 품질 향상을 위해 Amazon Bedrock에서 Anthropic’s Claude 3 Haiku 모델 미세 조정하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 ‘Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality‘ by Yanyan Zhang를 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Bedrock에서 제공되는 Anthropic Claude와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. Anthropic Claude 3 Haiku를 독점 데이터셋으로 […]