AWS 기술 블로그
Category: Amazon Bedrock Knowledge Bases
Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기
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 AI 챗봇 구축기 Amazon Bedrock 기반 대고객 에이전트형 챗봇 구현 사례
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 […]
카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축
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 […]
Amazon Bedrock을 활용한 연말정산 업무 효율화: 메타넷사스의 MetaPay가 전년대비 생산성을 3.8배 향상한 사례
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 […]
비정형 데이터! Amazon Bedrock으로 제대로 활용하기
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 […]
생성형 AI로 실현하는 장애 대응부터 지식 자산화까지: Amazon Bedrock, Slack 그리고 Atlassian Confluence 통합 지능형 시스템
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 […]
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. […]
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 […]
Amazon Bedrock Knowledge Bases의 Structured Data Retrieval로 이제 자연어로 구조화된 데이터를 쉽게 조회하세요!
생성형 AI 기술의 발전은 기업들에게 혁신적인 기회를 제공해왔습니다. 특히 Amazon Bedrock의 Knowledge Base는 기업의 비정형 데이터를 활용하여 맥락에 맞는 정확한 응답을 생성하는 데 큰 역할을 해왔습니다. 그러나 기업 환경에서는 비정형 데이터 못지않게 구조화된 데이터의 중요성이 매우 큽니다. 특히 재무 보고서, 판매 실적, 재고 현황 등 100% 정확성이 요구되는 정보를 조회할 때는 기존의 생성형 AI 모델만으로는 […]