Category: Amazon Bedrock Knowledge Bases

서론 수년간 운영해온 서비스에서 Knowledge Graph를 구성하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 새 스키마를 처음부터 설계하는 방법도 있지만, ORM 엔티티나 데이터 모델 같은 개발 코드에는 도메인의 구조가, 비즈니스 로직에는 운영하면서 축적된 규칙과 제약조건이 이미 녹아있습니다.이 지식을 AI로 구조화하면 Knowledge Graph의 출발점을 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다. 이 글에서는 기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마 명세를 추출하고, Amazon Neptune […]

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개 하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 (현재) Part 2: 삼성계정 서비스의 GenAI Observability – 장애를 […]

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로 Root Cause Analysis […]

최근 생성형 AI 트렌드에서 가장 많이 거론되는 키워드는 단연 “에이전트”입니다. RAG (Retrieval-Augmented Generation)가 맞춤형 지식 검색과 응답 생성으로 주목받았다면, 이제는 그 한계를 넘어 사용자의 요청을 이해하고 실제 액션까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 패러다임으로 떠오르고 있습니다. 그렇다면, 단순한 답변만 하는 수준을 넘어 외부 시스템과 연동해 액션까지 수행하는 AI 에이전트는 어떻게 만들 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 Amazon […]

생성형 AI를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때, 가장 중요한 요소 중 하나는 데이터를 어떻게 벡터 데이터베이스에 효과적으로 저장하고 검색하느냐입니다. 특히 FAQ, 팁, 짧은 가이드라인과 같이 이미 간결하게 정리된 텍스트 데이터를 다룰 때는 기존의 문서 청킹(chunking) 전략이 오히려 검색 성능을 저해할 수 있습니다. 많은 고객들이 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 대량의 짧은 텍스트를 벡터 데이터베이스에 […]

카사코리아(Kasa Korea) 소개 카사코리아는 상업용 부동산에 누구나 쉽고 부담 없이 투자할 수 있도록 돕는 블록체인 기반의 부동산 조각투자 플랫폼입니다. 2020년 11월, 강남 역삼에 위치한 ‘역삼 런던빌’ 공모를 시작으로 강남, 서초, 여의도 등 핵심 상권의 프라임 빌딩을 상품화해 왔으며, 누적 공모 건수와 총 투자 규모 모두 업계 최고 수준을 기록하고 있습니다. 카사코리아는 단순히 부동산 거래를 중개하는 […]

카카오게임즈는 글로벌 게임 퍼블리셔이자 디벨로퍼로서, 언어와 지역, 환경의 경계를 넘어 전 세계 누구나 함께 즐길 수 있는 게임 경험을 만들어가고 있습니다. 모바일, PC 온라인, 콘솔 등 다양한 플랫폼을 아우르며, 전 세계 이용자들에게 고품질의 콘텐츠를 선보이고 있으며, 게임의 본질에 집중하여 지속 가능한 가치를 창출하는 동시에, 창의적이고 잠재력 높은 게임 IP를 발굴해 글로벌 시장에서 의미 있는 성과를 […]

메타넷사스는 메타넷그룹이 20여 년간 쌓아온 솔루션 및 비즈니스 경험을 바탕으로 설립한 SaaS 전문 법인입니다. 페이롤 솔루션 메타페이(MetaPay)를 통해 독보적인 페이롤 전문기업으로 성장해 왔으며, 페이롤 역량을 내재화하려는 트렌드에 발맞춰 대기업부터 스타트업까지 수많은 고객사의 디지털 전환을 돕고 있습니다. 이번에 메타넷사스는 연말정산을 보다 정확하고 신속하게 수행하기 위해 메타페이에 생성형AI 기술을 도입했습니다. Amazon Bedrock을 활용하여 메타페이 연말정산 시스템을 고도화함으로써 […]

오늘날 기업들은 전례 없는 규모의 비정형 데이터를 보유하고 있습니다. 이메일, 문서, 이미지, 동영상, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태의 비정형 데이터는 모든 엔터프라이즈 데이터에서 80%~90%를 차지하고 있으며, 정형 데이터보다 몇 배나 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 방대한 비정형 데이터에는 시장 트렌드, 고객 니즈, 운영상의 문제점 등 귀중한 인사이트가 있습니다. 하지만 약 18%의 기업만이 이러한 데이터를 효과적으로 […]

배경 및 문제 정의 현대의 IT 인프라 환경은 그 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 도입이나 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 확산으로 기업의 IT 운영팀이 대응해야 할 영역은 지속적으로 확장되고 있습니다. 특히 시스템 전반에서 발생하는 다양한 종류의 로그 데이터, 메트릭 그리고 메시지들을 효과적으로 분석하고 신속하게 대응하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 신속한 장애 대응의 필요성 […]