AWS 기술 블로그
Category: Artificial Intelligence
Kiro와 함께 Augmented Coding 기반 소프트웨어 개발하기
최근 개발자들이 AI Agent와 함께 소프트웨어를 구축할 때 가장 큰 어려움은 무엇일까요? 많은 개발자들은 프로덕션 레벨의 프로젝트를 AI Agent로 완성하기에 부족하다고 말합니다. 프로젝트가 진행될수록 AI와의 소통이 점점 어려워지고, 일관성 있는 결과물을 얻기 힘들어진다는 점 때문입니다. 매번 새로운 세션에서 같은 컨텍스트를 반복 설명해야 하고, AI가 내린 설계 결정들이 문서화되지 않아 프로젝트의 방향성을 잃기 쉽습니다. AWS에서 출시한 […]
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 […]
생성형 AI를 활용하여 자동차 소프트웨어 요구사항을 위한 테스트 케이스 생성하기
이 글은 AWS for Industries 블로그에 게시된 글(Using generative AI to create test cases for software requirements)를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 오늘날 자동차 산업에서 소프트웨어 시스템 요구사항 관리는 시스템의 복잡성 증가와 중요성으로 인해 상당한 도전 과제가 되고 있습니다. 이러한 요구사항에는 자율주행, 인포테인먼트, 사용자 인터페이스와 같은 기능적 요구사항과, 성능, 보안, 신뢰성과 같은 시스템의 운영 기준을 설정하는 […]
생성형AI를 통한 데브옵스 강화 – Part 1.소프트웨어 딜리버리 가속화
이 게시글은 생성형 AI를 통한 데브옵스 강화 시리즈의 첫 번째 게시글 입니다. DevOps Research and Assessment(DORA)에서 제시한 데브옵스 성숙도 측정 4가지 핵심 지표는 처리량 지표(변경 적용 시간, 배포 빈도)와 안정성 지표(변경 실패율, 장애 복구 시간)로 구분됩니다. Part 1에서는 처리량 지표 개선을 위한 소프트웨어 딜리버리 가속화에 초점을 맞추며, Part 2에서는 안정성 지표 향상을 위한 운영 안정성 […]
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 […]
초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법
배경 및 현재 쇼핑 에이전트의 한계점 생성형 AI가 상용화되면서 단순한 질답형 챗봇을 넘어 사용자의 과거 경험과 선호도를 기억하는 지능형 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 이커머스 분야에서는 사용자의 구매 이력, 관심사, 행동 패턴을 기반으로 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이 경쟁 우위의 핵심 요소가 되고 있습니다. 현재 시장에 출시된 대부분의 쇼핑 에이전트들은 다음과 같은 한계를 보이고 […]
AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇
본 블로그에서는 Amazon Bedrock을 기반으로 한 AWS R-Assistant 챗봇을 소개합니다. 이 솔루션은 리소스 모니터링, 비용 관리, 최적화 및 AI 기반 AWS 전문가 채팅 기능을 통합하여 클라우드 환경을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 환경에서 리소스와 비용을 효율적으로 관리하는 것은 개인 사용자와 기업 모두에게 중요하면서도 복잡한 과제입니다. 특히 AWS Management Console에 반복적으로 접속해야 하는 불편함과 복잡한 […]
Amazon Bedrock을 활용한 (주)레듀텍의 독서 교육 콘텐츠 생성 자동화 시스템 구축
에듀테크 산업에서 양질의 교육 콘텐츠를 지속적으로 생산하는 것은 중요한 과제입니다. 특히 독서 교육 분야에서는 다양한 도서에 대한 맞춤형 문제와 활동을 개발하는 데 상당한 시간과 인력이 소요됩니다. (주)레듀텍(Redutec, Inc.)은 한글을 읽을 수 있는 유아부터 중등 학생을 대상으로 독서교육 서비스 리딩오션을 제공하는 에듀테크 기업입니다. 본 글에서는 레듀텍이 Amazon Bedrock을 활용하여 독서 교육 콘텐츠 생성 과정을 자동화하고 운영 […]
“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
들어가며 코오롱몰은 코오롱FnC가 운영하는 프리미엄 패션 이커머스 플랫폼으로서, 자체 브랜드의 헤리티지와 기술 혁신을 결합하여 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 선사하고 있습니다. 특히 AI를 기반으로 기술 중심의 이커머스 플랫폼으로 진화하며, AI 기반 추천, 상품 정보 자동화, 탐색 최적화 등 혁신적인 시도를 통해 고객에게 온라인에서의 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 코오롱몰이 어떻게 LLM 을 활용하여 […]









