AWS 기술 블로그
Category: Artificial Intelligence
더블유젯소프트(WZSOFT)의 미음 챗봇 도입기: AWS Bedrock 기반 AI 챗봇으로 뷰티샵 상담 자동화 하기
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 […]
티오더의 Amazon Bedrock을 활용한 MCP 기반 운영 플랫폼 개발기
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. […]
Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우(SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화
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 […]
Amazon Bedrock기반 Agentic Text-to-Image로 사용자 의도를 정확히 반영하기 (프롬프트 분해에서 검증까지)
텍스트 기반 이미지 생성의 현실적 도전과제 텍스트 기반 이미지 생성 기술(Text-to-Image)은 Nova Canvas, DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney와 같은 인공지능 모델의 발전으로 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이제 사용자들은 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 고품질의 이미지를 생성할 수 있게 되었으며, 이는 디자이너, 아티스트, 마케터 및 일반 사용자에 이르기까지 광범위한 활용 가능성을 제시하고 있습니다. 예를 들어, “일몰 시간에 해변에서 서핑하는 사람”이라는 간단한 프롬프트로 사실적인 이미지를 […]
Strands Agents와 오픈 소스 AI 에이전트 SDK 살펴보기
이 글은 AWS Open Source Blog에 게시된 Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK 을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. 오늘 저는 Strands Agents를 출시한다는 기쁜 소식을 전합니다. Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 단 몇 줄의 코드만으로 AI 에이전트를 구축하고 실행할 수 있는 오픈 소스 SDK입니다. Strands는 간단한 사용 사례부터 복잡한 에이전트 사용 […]
Amazon Bedrock과 LangGraph로 Multi Agent 시스템 구현하기
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 […]
Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
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 […]
Nota AI가 제안하는 Transformer 모델을 AWS Inferentia/Trainium에 손쉽게 배포하는 방법
Nota AI는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 모델의 경량화 및 최적화 기술을 전문적으로 연구·개발하는 기업입니다. 인공지능 모델을 분석해 특정 하드웨어(특히 NPU, Neural Processing Unit)의 호환성을 지원하고 하드웨어의 특성에 맞게 모델을 변경하여 추론 성능 및 메모리 효율성을 극대화하는 자사 플랫폼인 NetsPresso를 기반으로 모바일, 자동차, 로보틱스, 스마트시티 등 자원이 제한된 다양한 산업군에 고성능 AI 솔루션을 제공합니다. 최근에는 Vision-Language Model(VLM)과 […]
Amazon Bedrock기반에서 Contextual Retrieval 활용한 검색 성능 향상 및 실용적 구성 방안
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 […]
Amazon Bedrock과 AWS Config를 활용한 규제 요구사항 자동 매핑 도우미 – Part 1.
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 […]









