NVIDIA Nemotron 3 Ultra가 아마존 세이지메이커 점프스타트에서 제공됩니다. 이 모델은 5배 빠른 추론 속도와 30% 낮은 비용으로 에이전틱 AI 작업을 지원합니다.

아마존 베드록 Ops Alert를 통해 운영 문제를 사전에 감지하고, 알람 임계값을 동적으로 조정하는 자동 모니터링 솔루션을 소개합니다. 이 솔루션은 AI SRE 팀에 맞춤형 알림을 제공합니다.

NEXUS 모델이 아마존 세이지메이커 점프스타트에서 제공됩니다. 이 글에서는 NEXUS 사용 시작 방법과 배포 과정, 기업 데이터셋에 대한 예측 실행 방법을 안내합니다.

이 글에서는 공개된 딥러닝 AMI와 컨테이너에서 SOCI를 사용하는 방법과 다양한 SOCI 모드의 활용 시점을 설명합니다. 또한, 현재 작업에 이 도구를 빠르고 효율적으로 적용하는 방법도 다룹니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker AI를 활용하여 Supervised Fine-Tuning(SFT)과 Direct Preference Optimization(DPO)를 결합해 소형 언어 모델의 도구 호출 정확도를 향상시키는 방법을 소개합니다.

도메인 특화 작업을 위한 세밀한 조정은 성능을 향상시키면서 모델의 일반적인 능력을 저하시키지 않는 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 이 글에서는 적절한 커스터마이징 전략 선택부터 훈련 매개변수 설정까지의 과정을 설명합니다.

이번 포스트에서는 아마존 노바 2 라이트를 이용한 객체 탐지 애플리케이션 배포 방법을 소개합니다. 아마존 베드록, AWS 람다, 아마존 API 게이트웨이를 활용한 실용적인 적용 사례를 다룹니다.

Baz는 Amazon Bedrock과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 Spec Review 에이전트를 구축하고, 코드 리뷰 프로세스를 자동화하여 비즈니스 성과를 개선했습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore Gateway에서 호스팅되는 MCP 서버를 위한 Open Authorization(OAuth) 코드 흐름을 구현하는 방법을 설명합니다. 이 가이드를 통해 AI 어시스턴트 요청을 안전하게 인증할 수 있는 설정을 갖출 수 있습니다.

AWS는 AgentCore Identity에서 AWS Secrets Manager의 비밀을 참조할 수 있는 기능을 발표했습니다. 이를 통해 사용자는 기존 비밀을 활용하고 관리할 수 있습니다.

아마존 퀵 리서치를 통해 희귀 암 연구를 위한 생물 의학 데이터 통합 방법을 소개합니다. 소아 육종을 연구 대상으로 하여 공개 데이터셋을 활용한 전반적인 워크플로우를 설명합니다.

GPT-5.5, GPT-5.4 및 Codex가 아마존 베드록에서 일반 제공됩니다. 이제 베드록의 고성능 추론 엔진을 통해 생산 애플리케이션과 에이전트에 배포할 수 있습니다.

아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 배포 시 필요한 세부적인 접근 제어와 관찰 가능성을 제공하여 보안과 중앙 집중식 자격 증명 관리를 지원합니다.

이 글에서는 레이크하우스 데이터 에이전트를 사용하여 정책을 통한 결정적 접근 제어와 람다 인터셉터를 통한 동적 검증을 결합하는 방법을 설명합니다.

이 글에서는 에이전틱 결제 시스템 설계 시 발생할 수 있는 주요 위험 요소와 이를 아마존 베드록 에이전트코어 결제 기능으로 해결하는 방법을 다룹니다.

에이전틱 AI 솔루션을 구축할 때 직면하는 독특한 운영적 도전 과제를 해결하기 위한 AgentOps의 필요성이 강조되고 있다. 이 시스템은 AI 에이전트를 생산 환경에서 배포하고 관리하며 지속적으로 개선하는 데 도움을 준다.

AWS GPU 인스턴스에서 대형 언어 모델을 배포할 때, GPU 고대역폭 메모리에 모델을 로딩하는 시간이 길어지는 문제를 해결하기 위한 방법이 소개됐다.

Amazon Quick과 KDB-X MCP 서버의 통합을 통해 트레이더와 분석가들이 대화형 언어로 질문하고 데이터셋에서 실행 가능한 인사이트를 받을 수 있는 방법을 소개합니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker AI 엔드포인트에서 제공되는 LLM의 품질과 양을 종합적으로 파악할 수 있는 관찰 가능성 솔루션을 소개합니다.

아제르바이잔의 통신사 아제르셀 텔레콤이 아마존 세이지메이커 AI를 활용해 아제르바이잔어 대형 언어 모델을 구축했습니다. 이 모델은 통신 분야와 고객 챗봇에 사용될 예정입니다.

이 글에서는 SageMaker AI MLflow 앱 UI를 포함한 맞춤형 포털을 구축하는 방법을 배웁니다. React 프론트엔드와 Flask 리버스 프록시를 활용한 아키텍처 패턴을 살펴봅니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker MLflow에 HTTPS로 접근할 수 있는 안전한 Flask 기반의 MLflow 프록시 서비스를 구축하는 방법을 소개합니다. 클라우드 전환을 진행 중인 조직에 적합한 솔루션입니다.

이 글에서는 LangChain의 딥 에이전트 평가 방법과 Anthropic의 AI 에이전트 평가 가이드를 결합하여 실용적인 가이드를 제공합니다. 다섯 가지 평가 패턴 적용, 오프라인 평가 구축, 온라인 모니터링 설정 방법을 배울 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 에이전트 평가를 위한 테스트 케이스를 관리하는 방법을 소개합니다. 온라인 신호와 오프라인 기준을 결합하여 에이전트의 성능 향상을 측정할 수 있습니다.

클로드 오퍼스 4.8의 개선 사항과 AI 엔지니어들이 에이전틱 시스템 및 생산 추론 작업에 모델을 통합하는 방법에 대한 실용적인 가이드를 다룹니다.

이 글에서는 아마존 퀵 플로우와 스노우플레이크 코르텍스를 활용하여 자금세탁 방지(AML) 경고 분류 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다. 자동화된 워크플로우는 경고 조사 시간을 크게 단축시킵니다.

아마존 베드록 데이터 자동화가 은행 명세서, W-2 양식, 1099-B 세금 양식, 공급업체 계약서 등 네 가지 금융 문서에서 정보를 정확하게 추출하는 방법을 살펴봅니다.

AWS 생성 AI 혁신 센터가 Works Human Intelligence와 협력하여 아마존 베드록 에이전트코어를 이용한 두 개의 AI 에이전트를 개발했습니다. 이 과정에서 비용을 최대 97% 절감하고 운영 효율성을 향상시키는 솔루션을 모색했습니다.

버라이즌 커넥트는 10만 사용자가 매일 활용할 수 있는 에이전틱 AI 솔루션을 구축하여 방대한 차량 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 변환하는 방법을 소개합니다.

AWS SMGS가 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 비즈니스 인사이트를 제공하는 NarrateAI를 구축한 과정을 소개합니다. 이 글에서는 두 가지 레이어 아키텍처와 AI 에이전트의 역할 등을 설명합니다.

에이전트 채택이 확대됨에 따라, 기업 전반에서 전문화된 에이전트가 가치를 제공하지만, 사용자들이 선택의 부담을 느끼는 경향이 나타났습니다. AWS 판매 조직에서는 20개 이상의 도메인 특화 에이전트를 배포했습니다.

Amazon Bedrock의 AgentCore 결제 시스템이 미리보기로 제공되며, 외부 서비스에 대한 즉각적인 결제를 지원합니다. 이 시스템은 수수료가 적은 마이크로 거래를 가능하게 하고, 예산 관리 기능도 제공합니다.

AWS에서 LangGraph Agents를 오케스트레이터로 사용하여 Amazon Bedrock AgentCore 메모리 및 관측성과 통합된 서버리스 멀티 에이전트 생성 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.

이 글에서는 NVIDIA NIM과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 다중 에이전트 캠페인 리뷰 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 시스템은 병렬 추론, 맥락 지속성, 추적 가능한 실행 경로를 지원합니다.

AgentWatch는 AWS 인프라를 15분마다 점검하고 CloudWatch 메트릭, 로그 및 알람을 요약하여 Slack으로 보고서를 전달합니다. 자연어 쿼리에 응답하는 기능도 제공합니다.

AI 앱을 만드는 과정은 복잡할 수 있지만, Strands를 활용하면 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 지능형 연구 보조 도구를 개발할 수 있습니다. 여러 API 호출과 대화 상태 관리가 필요하지만, 이를 간소화하는 방법을 제시합니다.

기업 AI 플랫폼에 수백에서 수천 명의 사용자가 온보딩될 때, 비즈니스 리더와 플랫폼 소유자는 사용자 활동과 만족도를 파악할 필요가 있습니다. 중앙 집중식 관측 솔루션이 없으면 데이터가 여러 AWS 서비스에 분산됩니다.

아마존 퀵은 문서 및 시각화 생성 기능을 통해 전문가들이 작업 시간을 단축할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 글에서는 아마존 퀵의 기능과 활용 사례를 살펴봅니다.

아마존 노바 액트가 HIPAA 적격성을 획득했습니다. 이 글에서는 노바 액트의 기능과 에이전틱 AI에 대한 HIPAA 적격성 적용 방법, 시작하는 방법에 대해 알아봅니다.

전통적인 방사선학 작업 시스템이 중요한 맥락을 무시하고 있어 진단 지연과 비용 증가를 초래하고 있다는 연구 결과가 발표됐다. AI 에이전트를 통한 최적화 방안이 제시되고 있다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어 런타임을 활용하여 AWS API MCP 서버와 아마존 퀵을 연결하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 자연어를 AWS CLI 명령어로 변환하는 대화형 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어를 활용한 다중 임대 에이전트 애플리케이션 설계 시 고려해야 할 사항과 SaaS 아키텍처의 도전 과제를 해결하기 위한 프레임워크를 탐구합니다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어 코드 인터프리터와 스트랜드 에이전트 SDK를 활용한 재귀 언어 모델(RLM) 구현 방법을 소개합니다. 다양한 길이의 문서를 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.

OPLOG이 Strands Agents SDK를 활용해 세 가지 AI 에이전트를 개발하고, 이를 아마존 베드록 에이전트코어에 배포한 과정을 소개합니다. 또한, 아마존 베드록과 앤트로픽의 클로드 소네트, 지식 기반 통합에 대해서도 다룹니다.

이 글에서는 아마존 베드록을 이용해 AI 기반의 채용 도우미를 구축하는 방법을 소개합니다. 후보자 평가의 효율성을 높이고, 개인화된 면접 질문을 생성하며, 데이터 기반의 인사이트를 제공합니다.

Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents, Amazon Quick transforms를 활용하여 AI 에이전트를 구축하고 운영하는 안전하고 확장 가능한 시스템을 소개합니다.

아마존 세이지메이커 AI가 실시간 추론 엔드포인트에 OpenAI 호환 API 지원을 도입했습니다. OpenAI SDK, LangChain 또는 Strands Agents를 사용하는 경우, 엔드포인트 URL만 변경하여 모델을 호출할 수 있습니다.

비주얼 쇼핑, 이미지 이해, 문서 분석 등 다양한 분야에서 모델의 응답이 실제 이미지에 기반하고 있는지 검증할 수 있는 방법이 필요하다. 텍스트 전용 평가자는 이러한 검증을 수행할 수 없다.

아마존 세이지메이커 AI와 vLLM을 활용하여 실시간 음성 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 소개합니다. 이 기술은 음성을 텍스트로 변환하는 데 필요한 지연을 최소화합니다.

아마존 노바 소닉과 관련 도구를 사용하여 확장 가능하고 유지 관리가 용이한 음성 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다. 다양한 아키텍처 패턴과 최적의 실천 방법을 소개합니다.

Kiro CLI의 대화형 메모리를 확장하는 방법을 소개합니다. 아마존 베드록 에이전트코어 메모리와 통합된 맞춤형 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 구현하여 AI 에이전트와의 상호작용을 개선할 수 있습니다.

아마존 세이지메이커가 Python SDK v3.8.0에서 세 가지 새로운 기능을 발표했습니다. 이 글에서는 각 기능을 코드 예제와 함께 소개합니다.

이 글에서는 아마존 베드록에서 프로그래매틱 도구 호출(PTC)을 구현하는 세 가지 방법을 소개합니다. 자가 호스팅된 Docker 샌드박스, 관리형 솔루션, Anthropic SDK 호환 경로를 다룹니다.

이 글에서는 아마존 노바 2 라이트를 사용하여 콘텐츠 모더레이션을 수행하는 방법을 소개합니다. 구조화된 접근 방식과 자유 형식 접근 방식을 통해 AILuminate 평가 기준에 기반한 기법을 설명합니다.

아데란트가 아마존 퀵의 AI 기능을 활용해 여섯 개 공급업체 시스템의 검색을 통합하고 문서 작업 흐름을 자동화하여 검색 시간을 90% 단축하고 문서 작업 속도를 75% 향상시켰습니다.

이 글에서는 Confluence Cloud와 Amazon Quick의 통합 설정 방법을 소개합니다. 지식 기반 생성, 페이지 관리, 자원 조직화 방법을 배울 수 있습니다.

이번 포스트에서는 재무 시장 정보 에이전트를 위한 네 가지 Lambda 기반 맞춤형 코드 평가기를 구현하고, 이를 AgentCore에 등록하여 온디맨드 및 온라인 모드에서 실행하는 방법을 소개합니다.

이 글에서는 Amazon Quick의 S3 지식 기반에서 문서 수준의 ACL(Access Control List)을 설정하는 방법을 안내합니다. 문서 수준의 권한을 적용하는 ACL 구성 방법을 배울 수 있습니다.

이 글에서는 Amazon Lex의 보조 NLU를 효과적으로 구현하는 방법을 소개합니다. 봇 디자인 개선, 구현 검증, 전환 계획 수립 등을 다룹니다.

이 글에서는 Stream의 Vision Agents 오픈 소스 프레임워크와 Amazon Bedrock, Amazon Nova 2 Sonic을 결합하여 실시간 음성 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 코드 예제와 고급 기능도 다룹니다.

아마존은 고객이 다른 AWS 계정의 아테나 데이터를 쿼리할 수 있는 크로스 계정 아테나 접근 방식을 발표했습니다. 이 기능은 IAM 역할 체인을 통해 가능하며, 쿼리 비용은 데이터가 저장된 계정에서 청구됩니다.

이 글에서는 Chrome 기업 정책을 설정하여 브라우저 에이전트를 특정 웹사이트로 제한하는 방법을 다룹니다. 세션 기록을 통해 정책 시행을 관찰하고, 공개 테스트 사이트를 사용하여 사용자 정의 루트 CA 인증서를 시연합니다.

이 글에서는 복잡한 금융 문서를 처리하는 데 필요한 문서 추출 및 모델 미세 조정 파이프라인 구축 방법을 소개합니다. Pulse AI와 아마존 베드록의 결합으로 기업 수준의 정확성을 달성할 수 있습니다.

실시간 음성 상호작용을 갖춘 라이브 스트리밍 애플리케이션 구축은 여러 도전 과제가 있습니다. 이 글에서는 아마존 노바 2 소닉과 Kinesis 비디오 스트림 WebRTC를 활용한 솔루션을 소개합니다.

AWS와 Cisco의 파트너십은 기업이 AI 에이전트를 확장할 때 직면하는 보안 문제를 해결하는 방법을 제시합니다. 자동 스캔과 통합 거버넌스를 통해 AI 보안 과제를 극복할 수 있는 방안을 탐구합니다.

이 글에서는 Databricks 유니티 카탈로그와 아마존 세이지메이커 AI를 통합하여 안전하고 완전한 LLM 미세 조정 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다.

아마존 핀테크 팀이 AWS의 Amazon Bedrock을 활용해 규제 문의 처리 방식을 혁신하는 AI 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 각 팀은 전용 지식 기반을 만들어 관련 문서와 자료를 관리합니다.

이 글에서는 다중 문서 발견 기능이 지능형 문서 처리(IDP)에서 스키마 자동 생성을 어떻게 지원하는지 설명합니다. 이 기능은 문서를 분석하고 유형별로 클러스터링하여 IDP 가속기를 위한 스키마를 생성합니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker AI에서 LLM 미세 조정 시 FLOPs 추적을 설정하는 방법을 소개합니다. 단일 구성 플래그로 준수 상태를 확인하고 감사 준비 문서를 생성하는 방법도 배울 수 있습니다.

이 글에서는 Strands Agents에서 Exa 통합을 설정하는 방법과 두 가지 핵심 도구를 이해하며, 에이전트가 웹 검색을 활용해 다단계 작업을 수행하는 실제 사례를 살펴봅니다.

오늘 AWS에서 Claude 플랫폼의 일반 제공을 시작한다고 발표했다. 이 서비스는 고객이 별도의 자격 증명이나 계약 없이 AWS 계정을 통해 Anthropic의 Claude 플랫폼을 직접 이용할 수 있게 해준다.

아마존 노바 멀티모달 임베딩을 이용해 항공우주 제조 문서에 대한 멀티모달 검색 시스템을 구축했습니다. 26개의 제조 쿼리를 평가하며 텍스트 전용 파이프라인과 멀티모달 파이프라인의 생성 품질을 비교했습니다.

미로는 아마존 베드록을 활용해 소프트웨어 버그 라우팅의 정확도를 높이고, 해결 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축했습니다. 이를 통해 팀 재배치 횟수도 6배 줄였습니다.

아마존 퀵은 대규모 기업 데이터를 신속하고 정확한 AI 기반 의사결정으로 전환하는 데 도움을 줍니다. 이번 포스트에서는 아마존 퀵의 다섯 가지 새로운 기능을 소개합니다.

할리버튼은 자연어 쿼리를 실행 가능한 지진 작업 흐름으로 변환하는 개념 증명을 구축했습니다. 이 과정에서 최대 95%의 작업 흐름 가속화 결과를 공유하며, 생성적 AI를 활용한 복잡한 기술 작업 흐름 개선 방안을 논의합니다.

Amazon EC2의 Capacity Blocks와 SageMaker 교육 계획을 통해 단기 ML 작업을 위한 GPU 용량을 확보하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 로드 테스트, 모델 검증 등 다양한 단기 용량 요구를 해결할 수 있습니다.

이 글에서는 검증 가능한 보상(RLVR)을 활용한 강화 학습 구현 방법을 소개합니다. 이 접근법은 수학적 추론, 코드 생성 등에서 효과적이며, 훈련 성능을 개선하는 데 기여합니다.

아마존이 AI 에이전트가 즉시 사용한 만큼 결제할 수 있는 ‘AgentCore Payments’의 미리보기를 발표했다. 이 시스템은 Coinbase와 Stripe와 협력하여 개발되었다.

대만의 반려동물 기술 스타트업 Tomofun이 AWS Inferentia2를 이용해 비용을 절감하면서도 정확성을 유지하는 방법을 소개합니다. 이들은 Furbo Pet Camera를 통해 반려동물과의 원격 상호작용 방식을 혁신하고 있습니다.

하파그로이드의 디지털 고객 경험 팀은 아마존 베드록을 활용해 고객 피드백 분석 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 고객과의 상호작용을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

Amazon SageMaker AI가 MLflow 버전 3.10을 지원하게 되면서 생성형 AI 개발과 실험 추적이 더욱 간편해졌습니다. 새로운 기능들이 추가되어 사용자 경험이 향상되었습니다.

아마존 베드록 에이전트코어 브라우저에서 OS 레벨 액션 기능이 도입되었습니다. 이 기능은 에이전트가 화면에 보이는 콘텐츠와 상호작용할 수 있도록 지원합니다.

AI 에이전트가 외부 서비스에 안전하게 접근할 수 있도록 지원하는 Amazon Bedrock AgentCore Identity가 독립 서비스로 제공됩니다. 이 서비스는 Amazon ECS, EKS, AWS Lambda 및 온프레미스 환경에서 AI 에이전트의 보안을 강화합니다.

이 글에서는 아마존 베드록에서 아마존 노바 기초 모델을 사용하여 비즈니스 보호 및 향상을 위한 생성적 AI 기법을 적용하는 방법을 소개합니다.

아마존 퀵사이트의 데이터셋 Q&A 기능은 비즈니스 리더들이 운영 대시보드를 넘어 더 깊이 있는 질문을 탐색할 수 있도록 지원합니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 혁신을 이끌고 있습니다.

AgentCore에서 에이전트 품질 최적화 기능이 미리보기로 제공됩니다. 이 기능은 생산 추적을 통해 추천을 생성하고, 배치 평가 및 A/B 테스트로 검증하여 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

에이전트코어 최적화가 미리보기 단계에 들어섰습니다. 생산 추적에서 추천을 생성하고, 배치 평가 및 A/B 테스트로 검증하여 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. AI 에이전트의 품질 저하 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.

아마존 세이지메이커 AI는 개발자가 자연어로 사용 사례를 설명하면 AI 코딩 에이전트가 전체 과정을 간소화하는 에이전트 기반 경험을 제공합니다. 이 글에서는 세이지메이커 AI의 모델 커스터마이징 생애 주기를 안내합니다.

아마존 퀵이 자연어 프롬프트를 통해 다중 시트 대시보드를 자동으로 생성하는 기능을 도입했습니다. 이로 인해 데이터 분석가들은 수작업 없이 신속하게 분석을 진행할 수 있게 되었습니다.

아마존 퀵이 새로운 데이터 소스인 아마존 S3 테이블을 도입했습니다. 이를 통해 고객은 중간 데이터 계층 없이 아파치 아이스버그 테이블을 직접 쿼리하고 시각화할 수 있습니다.

아마존 퀵의 데이터셋 Q&A 기능을 통해 자연어로 구조화된 데이터셋을 쿼리하는 방법을 배우고, 실제 사례와 고급 기능을 탐색할 수 있습니다.

아마존 SageMaker AI가 새로운 인스턴스 풀 기능을 도입했습니다. 사용자는 우선순위에 따라 인스턴스 유형을 정의하고, SageMaker AI가 자동으로 인스턴스를 조정하여 용량이 제한될 때도 원활한 서비스가 가능합니다.

AWS Transform이 비즈니스 인텔리전스(BI) 마이그레이션을 며칠 만에 자동화할 수 있게 되었습니다. 이 과정에서는 AWS Transform의 마이그레이션 작업 공간 설정부터 AWS 마켓플레이스를 통한 파트너 에이전트 구독까지 다룹니다.

이번 포스트에서는 Amazon Nova 모델을 활용한 LLM을 판별자로 사용하는 강화 학습(RLAIF)의 작동 방식을 심층적으로 살펴봅니다.

AWS는 생성형 AI 생산을 위한 LLM(대형 언어 모델) 이주 및 업그레이드를 위한 체계적인 프레임워크를 소개했습니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM 간의 전환을 지원합니다.

선 파이낸스가 AWS의 Amazon Bedrock, Textract, Rekognition을 활용해 AI 기반의 신원 확인 파이프라인을 구축했습니다. 이 솔루션은 추출 정확도를 79.7%에서 90.8%로 향상시키고, 문서당 비용을 91% 절감하며, 처리 시간을 20시간에서 5초 이하로 단축했습니다.

아마존 퀵의 에이전틱 AI 어시스턴트를 통해 데이터 분석을 셀프 서비스 기능으로 전환하는 방법을 소개합니다. 아마존 S3, 세이지메이커, AWS 글루, 아마존 아테나를 활용한 사례를 다룹니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore 게이트웨이를 설정하여 개인 엔드포인트에 안전하게 접근하는 방법을 다룹니다. 관리형 및 자가 관리형 두 가지 구현 모드를 탐색하고, 세 가지 실제 시나리오를 소개합니다.

PwC의 전문가들이 협력하여 작성한 이 글에서는 계약 분석의 어려움과 AWS에서 제공하는 AI 기반 주석 기능을 통해 계약에서 중요한 인사이트를 추출하는 방법을 소개합니다.

이 글에서는 AgentCore 메모리의 네임스페이스 계층 구조 설계, 적절한 검색 패턴 선택, AWS IAM 기반 접근 제어 구현 방법에 대해 배울 수 있습니다.