AWS 기술 블로그
Category: Amazon Bedrock
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 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 […]
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 […]
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 […]
Strands Agents와 MCP를 사용한 신약 개발 연구 어시스턴트 개발
신약 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정으로, 연구자들이 방대한 양의 과학 문헌, 임상시험 데이터, 분자 데이터베이스를 탐색해야 합니다. Genentech과 AstraZeneca 같은 생명과학 고객들은 AI 에이전트와 기타 생성형 AI 도구를 사용하여 과학적 발견의 속도를 높이고 있습니다. 이러한 조직의 개발자들은 이미 Amazon Bedrock Agents의 완전 관리형 기능을 사용하여 초기 약물 타겟 식별부터 의료진 참여에 이르기까지 모든 영역에서 […]
데이터 쌓기만 하면 뭐하나? ‘어떻게 볼지’를 모르는데 – LG전자의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발기
데이터 드리븐 마케팅의 현실적 도전과제 LG전자 한국영업본부는 한국시장 전체의 마케팅 및 영업을 총괄하는 핵심 조직으로, 국내 가전시장에서 LG전자의 모든 고객 접점을 관리합니다. 우리가 일상에서 쉽게 접할 수 있는 LG전자 베스트샵, LGE.COM, 그리고 구독 케어서비스까지—이 모든 채널들이 한국영업본부의 통합적인 운영 하에 고객들에게 일관된 브랜드 경험을 제공하고 있습니다. 가전 산업은 과거 필수가전 중심의 시장에서 현재는 편의가전과 취향가전이 […]
GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축
GS리테일은 전국 18,000여 개의 편의점 GS25와 슈퍼마켓 GS더프레시를 운영하는 대한민국 대표 유통 기업입니다. 특히 우리동네GS 앱을 통해 제공되는 와인25플러스 서비스는 1만여 종의 다양한 주류를 언제 어디서나 예약/픽업할 수 있는 주류 특화 서비스로 고객들에게 큰 호응을 얻고 있습니다. 복잡한 와인 라벨 해석의 어려움을 해결하기 위해 GS리테일은 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 이미지 라벨 검색 서비스를 개발했습니다. 고객이 […]