AWS 기술 블로그

Category: Amazon Bedrock

Amazon Bedrock Guardrails로 LLM 스트리밍 출력 보호하기

생성형 AI 기술의 발전과 함께, AI 모델의 입출력을 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 생성하는 콘텐츠를 제어하고 보호하는 메커니즘의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 Amazon Bedrock에서는 Amazon Bedrock Guardrails라는 강력한 도구를 제공하여 LLM 애플리케이션의 안전성 및 신뢰성을 높이고 있습니다. Amazon Bedrock Guardrails는 기업들이 […]

Amazon Bedrock에서 교차 리전 추론 시작하기

이번 게시글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Getting started with cross-region inference in Amazon Bedrock by Talha Chattha, Andrew Kane, Rupinder Grewal, and Sumit Kumar를 한국어 번역 및 편집하였으며, 현재 2025.02 기준으로 변경된 내용 (에: 가능 모델) 을 반영하여 작성되었습니다. 생성형 AI 솔루션의 등장으로 기업들이 파운데이션 모델을 도입하여 전례 없는 기회를 창출함에 따라, 산업 전반에서 […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 3부: 카카오스타일의 AI 기반 맞춤형 여행 가이드 서비스

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 Amazon Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 2부: 카카오스타일의 혁신적인 AI 코디 추천 서비스

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 Amazon Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]

Amazon Bedrock Knowledge base 및 Agent를 활용한 오늘의집 비서, ‘오집사’ 개발 여정

오늘의집은 라이프스타일 슈퍼앱으로, ‘이렇게 살아보고 싶다’라는 전 세계 사람들의 꿈을 현실로 만들기 위해 콘텐츠, 커뮤니티, 커머스를 연결한 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. AI를 활용한 각종 서비스가 등장하고 있는 상황에서, 오늘의집에서도 AI 활용 기술역량을 내재화하고, 추후 고객 서비스 개발에도 접목시키기 위해 Task force 팀을 구성하여 생성형 AI를 활용한 사내 챗봇 서비스인 ‘오집사’ 개발을 실험적으로 진행하게 되었습니다. 그림1. […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 1부: 카카오스타일의 AI 기반 체형 맞춤 스타일 추천 시스템

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 Amazon Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]

버드뷰가 이끄는 화해의 K-뷰티 글로벌화: Amazon Bedrock 기반 글로벌 번역 서비스 구축 여정

버드뷰(Birdview) & 화해(Hwahae) 소개 화해(Hwahae)는 2013년 버드뷰(Birdview)가 출시한 이후 국내 뷰티 시장의 혁신을 주도하고 있는 대표적인 뷰티 플랫폼입니다. 현재 월간 130만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 특히 20-30대 여성의 80% 이상이 사용하는 필수 뷰티 서비스로 자리잡았습니다. 화해는 뷰티 소비자의 똑똑한 선택을 통해 인디 브랜드의 성장 기회를 제공함으로써 뷰티 시장의 성장을 선도하는 서비스입니다. 실 사용자의 […]

티오더 DevOps팀의 Amazon Bedrock을 활용한 AWS 자원 감시 사례

티오더는 ‘테이블 오더’ 서비스를 시작으로, F&B 시장의 새로운 패러다임을 만들어나가고 있는 기업입니다. 누적 25만 대 이상의 태블릿 설치 대수와 매월 2,500만 명 이상의 사용자를 보유하며 태블릿 메뉴판 시장 점유율 1위의 위치에서 업계를 선도해 나가고 있습니다. 압도적인 시장 점유율을 기반으로 사용자의 데이터를 수집 및 가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 정보를 추출하고, 가공한 데이터를 다시 매장의 사장님께 […]

Amazon Bedrock Knowledge Bases로 멀티테넌트 RAG 구성하기

이 글은 AWS Machine Learning 블로그에 게시된 글 (Multi-tenant RAG with Amazon Bedrock Knowledge Bases)를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 조직들은 지속적으로 자사의 독점적 지식과 도메인 전문성을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 방법을 모색하고 있습니다. 기초 모델(Foundation Model, FM)과 그들의 놀라운 자연어 처리 능력의 출현으로, 데이터 자산의 가치를 실현할 수 있는 새로운 기회가 생겼습니다. 조직들이 생성형 AI를 […]

생성형 AI로 혁신하는 법률 서비스: Amazon Bedrock으로 구현한 법무법인대륜의 서면 작성 AI 시스템

주식회사 대륜은 대륜법무그룹의 일원으로, ‘고객이 가장 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 로펌이자 가장 명쾌한 솔루션을 제시하는 세계적인 로펌’을 목표로 단기간에 법무법인 대륜을 국내 10대 대형 로펌으로 성장시킨 기업입니다. 대륜은 각 분야 전문 변호사들과 함께 고객의 상황에 맞는 최고의 법률 서비스를 제공하고 있으며, 어렵고 낯설게 느껴질 수 있는 법률 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 리걸테크 […]