Category: Amazon Bedrock

Amazon Bedrock의 등장 Amazon Bedrock은 업계를 선도하는 다양한 파운데이션 모델을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. Bedrock은 생성형 AI 기반의 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능을 제공하여 보안, 개인 정보 보호 및 책임감 있는 AI를 통해 생성형 AI 기반 애플리케이션을 개발하는데 필요한 시간을 단축시켜 줍니다. Bedrock의 포괄적인 기능을 통해 다양한 최고 수준의 파운데이션 모델을 실험하고, […]

“이 글은 AWS M&E Blog에 게시된 NAB Show 2025 featured latest generative AI, live cloud sports production capabilities from AWS를 한국어 번역 및 편집하였습니다.” 160개국에서 온 55,000명 이상의 미디어 및 엔터테인먼트 전문가들이 NAB Show 2025를 위해 라스베이거스에 모였습니다. 올해 행사에서 Amazon Web Services(AWS)는 새로운 혁신, 업계 발표 및 기억에 남는 순간들을 선보였습니다. 창조하고. 연결하고. 매료시키다. […]

이 글은 Effectively use prompt caching on Amazon Bedrock by Sharon Li, Kosta Belz, Satveer Khurpa, Sean Eichenberger, and Shreyas Subramanian 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 프롬프트 캐싱은 현재 Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude 3.5 Haiku와 Claude 3.7 Sonnet, Claude 4 Sonnet과 Opus, 그리고 Nova Micro, Nova Lite, Nova Pro 모델 등과 함께 사용 가능하며, 자주 […]

들어가며 더블유젯소프트(WZSOFT)는 뷰티샵 운영의 디지털 전환을 선도하는 SaaS 플랫폼 미음을 통해, 예약 관리, 고객 응대, 매출 분석 등 운영에 필요한 기능을 통합적으로 제공합니다. 미음은 디자이너가 시술에 집중할 수 있도록 반복적인 관리 업무를 자동화하고, 매장 운영 효율을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 뷰티샵의 고객 상담은 운영 시간, 시술 가격, 예약 변경 등 정형화된 문의가 대부분입니다. 하지만 이러한 […]

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 시장에서 업계를 선도해 나가고 있습니다. 다양한 사용자의 데이터를 수집 및 가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 정보를 추출하고, 가공한 데이터를 다시 매장의 사장님께 제공함으로써 서로 상생해나가는 선순환 구조를 확립하였습니다. […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Streamline AWS resource troubleshooting with Amazon Bedrock Agents and AWS Support Automation Workflows by Wael Dimassi and Marwen Benzarti 를 한국어 번역 및 편집하였습니다. AWS 환경이 복잡해짐에 따라, 리소스 관련 문제를 해결하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 특히 복잡한 시스템을 다룰 때 수동으로 문제를 조사하고 해결하는 것은 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog 에 게시된 Build multi-agent systems with LangGraph and Amazon Bedrock by Jagdeep Singh Soni, Ajeet Tewari, and Rupinder Grewal 을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자가 자연어로 애플리케이션과 소통할 수 있다는 기대치를 높이며 인간-컴퓨터 상호작용의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 단순한 언어 이해를 넘어, 실제 애플리케이션에서는 복잡한 워크플로우 관리, 외부 데이터 […]

개요 Amazon OpenSearch Service는 BM25(Best Match 25)라는 확률론적 순위 알고리즘을 사용하여 문서와 검색 키워드간 관련성 점수를 계산합니다. 문서에 고유 키워드가 더 자주 나타난다면 BM25 알고리즘은 해당 문서에 더 높은 점수를 부여합니다. 이는 검색 서비스에서 사용하는 인기 있는 알고리즘으로 사용자의 검색 의도에 맞게 키워드의 가중치를 조정하여 결과를 정렬합니다. 하지만, 이 알고리즘은 CTR(Click-through rate)과 같은 사용자의 행위는 […]

개요 인공지능 기술의 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있습니다. 그 중에서도 Retrieval Augmented Generation (RAG)은 외부 지식을 활용하여 모델의 응답 능력을 크게 개선하는 주요 기술로 주목받고 있습니다. RAG는 사용자의 질문에 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 검색하고, 이를 프롬프트에 추가하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 하지만 기존의 RAG […]

클라우드 보안 전문가로서 규제 준수는 항상 우리의 최우선 과제 중 하나입니다. 그러나 오늘날 클라우드 환경은 그 어느 때보다 복잡해지고 있으며, 규제 준수의 어려움도 함께 증가하고 있습니다. 금융, 의료, 공공 등 다양한 산업 분야에서 GDPR, HIPAA, PCI DSS, K-ISMS와 같은 다양한 규제 프레임워크를 동시에 준수해야 하는 상황이 일반화되었습니다. 이러한 규제 프레임워크들은 각각 수십-수백 개의 통제항목을 포함하고 […]