아마존에서의 에이전트 AI 시스템을 평가하는 종합적인 평가 프레임워크를 제시하고, 에이전트 AI 응용 프로그램의 복잡성을 해결하기 위해 두 가지 핵심 구성 요소를 설명합니다. 이는 아마존 Bedrock AgentCore Evaluations에서 체계적인 측정 및 메트릭을 제공하며, 아마존의 사용 사례별 평가 방법과 메트릭을 다룹니다.
PDI Technologies는 편의점 소매 및 석유 도매 업계의 글로벌 리더이다. 이 게시물에서는 PDI Intelligence Query (PDIQ) 프로세스 흐름과 아키텍처를 살펴보며 구현 세부 사항 및 PDI가 달성한 비즈니스 결과에 초점을 맞춘다.
아마존 AMET 결제팀은 단일 에이전트 AI 시스템의 한계를 극복하기 위해 인간 중심 접근 방식을 통해 구조화된 출력을 구현하고, 환각 현상을 크게 줄이며, AMET QA 팀 전반에 확장 가능한 솔루션을 구축했으며, 이후 국제 신흥 스토어 및 결제 (IESP) 조직의 다른 QA 팀 전반에 확장될 예정입니다.
Amazon Bedrock의 Foundation Models(FMs)와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 W&B Weave와 함께 기업용 AI 솔루션을 구축, 평가 및 모니터링하는 방법을 소개. 개별 FM 호출 추적부터 복잡한 에이전트 워크플로우 모니터링까지 전체 개발 주기 다룸.
CBRE와 AWS가 Amazon Bedrock을 활용하여 부동산 관리를 변혁하고, 통합 검색 및 디지털 어시스턴트를 구축한 방법을 소개한다. 이를 통해 전문가들은 자연어 질의를 통해 수백만 건의 문서와 다중 데이터베이스에 액세스할 수 있게 되었고, 670만 건 이상의 문서에 대한 처리 시간을 67% 줄이면서 기업급 보안을 유지했다.
캐나다의 고객들이 아마존 베드락을 통해 Anthropic의 최신 기반 모델에 액세스할 수 있게 되었다. 이를 통해 AI 프로젝트를 가속화할 수 있는데, 이를 위해 캐나다 지역의 교차 지역 추론 프로필을 활용하는 방법과 이에 대한 가이드가 소개된다.
아마존 베드락 배포를 위한 고급 비용 모니터링 전략을 탐색하며, 정확한 비용 할당을 위한 세밀한 사용자 정의 태깅 방법과 선제적 비용 관리 기초를 높이는 포괄적인 보고 메커니즘을 소개합니다. 이 솔루션은 호출 수준 태깅, 응용 프로그램 추론 프로필 및 AWS Cost Explorer 통합을 구현하여 생성적 AI 사용 및 비용의 완전한 360도 조망을 제공합니다.
이 글에서는 아마존 베드락 추론 비용을 선제적으로 관리하기 위한 종합적인 솔루션을 소개하며, 비용 센트리 메커니즘을 통해 기관에 발생할 수 있는 AI 비용을 효과적으로 제어하는 프레임워크를 제공합니다. 서버리스 워크플로우와 네이티브 아마존 베드락 통합을 활용하여 예측 가능하고 효율적인 접근 방식을 제공하며, 선행 지표와 실시간 예산 강제 실행을 통해 급증하는 비용을 방지합니다.
이 블로그에서는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟을 애니스케일 플랫폼과 통합하여 대규모 AI 모델의 구축과 배포에 필수적인 인프라 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 이 통합 솔루션은 분산 AI 워크로드에 대한 견고한 인프라를 제공하며 고성능 하드웨어, 지속적인 모니터링, 그리고 선도적인 AI 컴퓨트 엔진인 Ray와의 원활한 통합을 통해 조직이 시장 진입 시간을 단축하고 총 소유 비용을 낮출 수 있습니다.
아마존 베드락 FMs를 Quora의 Poe 시스템에 배포 속도를 급격히 가속화하는 통합 래퍼 API 프레임워크를 구축하는 방법을 탐구합니다. Poe의 이벤트 기반 ServerSentEvents 프로토콜과 아마존 베드락 REST 기반 API를 연결하는 기술 아키텍처를 상세히 설명하고, 템플릿 기반 구성 시스템이 배포 시간을 몇 분으로 단축하는 방법을 시연하며, 프로토콜 변환, 에러 처리, 멀티모달 기능을 위한 구현 패턴을 공유합니다.
실제 비디오 및 이미지 분석에서 기업들은 종종 모델의 원래 학습 세트에 포함되지 않은 객체를 감지하는 어려움을 겪습니다. 특히 새로운, 알려지지 않은 또는 사용자 정의 객체가 자주 나타나는 동적 환경에서 이는 특히 어려워집니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock Data Automation이 OSOD를 활용하여 비디오 이해력을 향상하는 방법을 탐구합니다.
스토리보드는 현대 콘텐츠 제작의 중심 역할을 하는데, 아마존 노바 캔버스와 노바 릴 같은 AI 기반 모델(FMs)이 이 랜드스케이프를 변화시키고 있다. 이를 통해 손그림 순차적인 일러스트를 사용하는 전통적인 방식에서 벗어나 스토리를 매핑할 수 있다.
이 블로그 포스트에서는 Amazon Bedrock를 통해 제공되는 Amazon Nova 모델을 사용하여 KIE 솔루션을 구축하고 평가하는 종단간 접근 방식을 시연합니다. 데이터 준비, 솔루션 개발, 성능 측정이라는 세 가지 핵심 단계를 포함하며, FATURA 데이터 세트를 사용하여 포괄적인 방법을 설명합니다.
부에노스아이레스 시의 정부와 GenAIIC가 개발한 AI 보티는 시민들의 정부 절차 관련 질문에 대답하는 데 사용됩니다. 이 솔루션은 유해한 사용자 쿼리에 응답하는 것을 방지하는 입력 가드레일 시스템과 관련 정보를 검색하고 응답을 생성하는 정부 절차 에이전트 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
이 포스트에서는 아마존 SageMaker AI와 MCP를 활용하여 예측적 머신러닝 모델을 통합하여 AI 에이전트의 능력을 향상하는 방법을 소개합니다. Strands Agents SDK와 SageMaker AI의 유연한 배포 옵션을 사용하여, 개발자들은 대화형 AI를 강력한 예측 분석 기능과 결합한 고급 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
이 포스트에서는 AI 에이전트를 활용하여 여행 계획 솔루션을 구축하는 방법을 탐구합니다. 아마존 노바를 사용하는데, 다른 상업용 LLM에 비해 성능과 비용의 최적 균형을 제공합니다. 정확하지만 비용 효율적인 아마존 노바 모델과 LangGraph 오케스트레이션 기능을 결합하여 복잡한 계획 작업을 처리하면서 제품 배포의 운영 비용을 관리할 수 있는 실용적인 여행 보조 도우미를 만듭니다.
아마존 베드락 에이전트코어 게이트웨이는 기업이 AI 에이전트와 도구 및 서비스를 연결하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 완전히 관리되는 서비스로, 에이전트-도구 소통을 위한 통합 인터페이스를 제공한다. 보안 가드, 번역, 구성, 대상 확장성, 인프라 관리자, 의미론적 도구 선택과 같은 주요 기능을 제공하며, 양방향 보안 아키텍처를 구현하여 수신 및 발신 연결에 고급 보안을 제공한다.
이 포스트에서는 조직이 보안 포지션을 유지하면서 운영 이벤트를 모니터링하고 식별하며 문제 해결하는 데 도움이 되는 로우코드 노코드 AIOps 솔루션을 구현하는 방법에 대해 논의합니다. 이러한 기술이 어떻게 함께 작동하여 반복 작업을 자동화하고 사고 대응을 간소화하며 조직 전체의 운영 효율성을 향상시키는지 보여줍니다.
Amazon Bedrock Knowledge Bases는 Amazon OpenSearch Service 관리 클러스터를 지원함으로써 완전히 관리되는 RAG 솔루션의 기능을 강화했습니다. 이 기능은 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 핵심 기능을 더욱 강화하며, foundation models (FMs)을 내부 데이터 소스와 원활하게 연결하도록 설계되었습니다.
이 시리즈의 첫 번째 부분에서는 Amazon Bedrock과 음성 및 멀티모달 대화형 AI 에이전트를 위한 오픈 소스 프레임워크인 Pipecat의 조합을 사용하여 인간과 유사한 대화형 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웠습니다. 또한 음성 에이전트의 일반적인 사용 사례와 단계별 모델 접근 방식에 대해 알아보았습니다. 본문(파트 2)에서는 Amazon Nova Sonic과 통합 모델을 활용하는 방법에 대해 탐구합니다.
Rocket AI Agent는 디지털 어시스턴트를 넘어서 클라이언트 엔게이지먼트를 재구성한 것으로, Amazon Bedrock 에이전트와 Rocket의 데이터 및 시스템을 결합하여 24/7 대기 없이 이용 가능한 스마터하고 확장 가능하며 인간적인 경험을 제공합니다. Rocket은 이 비전을 실현하기 위해 Amazon Bedrock 에이전트를 활용하여 AI 기반 지원의 새 시대를 열었고, 지속적으로 이용 가능하며 개인화되고 행동을 취할 수 있는 서비스를 제공합니다.
Mistral AI 모델을 활용하여 AWS에서 지능적인 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개하며, 실시간 위치 서비스, 시간 데이터, 컨텍스트 메모리를 통합하여 복잡한 멀티모달 쿼리를 처리합니다. 식당 추천을 예로 들었지만, 이 확장 가능한 프레임워크는 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 수정하여 MCP 서버 구성을 변경하여 특정 데이터 소스 및 비즈니스 시스템과 연결할 수 있습니다.
글은 Amazon Bedrock 스트리밍 API를 AWS AppSync 구독과 통합함으로써 AI 어시스턴트의 응답 시간과 사용자 만족도를 크게 향상시키는 방법을 소개합니다. 글로벌 금융 서비스 기관이 이 스트리밍 방식을 구현함으로써 복잡한 쿼리의 초기 응답 시간을 약 75% 단축하여 사용자가 완전한 답변을 기다리는 대신 응답이 생성되는 대로 확인할 수 있게 했습니다.
AI 및 기계 학습 기술의 발전으로 디지털 콘텐츠 생성이 혁신을 맞이했고, 비디오 생성 능력의 발전은 기업들에게 전례없는 기회를 제공하고 있다. 이 기술을 사용하면 다양한 산업군에 걸쳐 짧은 비디오 클립을 생성할 수 있다.
아폴로 타이어는 아마존 베드락과 생성적 AI를 활용하여 기계 데이터에서 통찰을 얻고 제조 프로세스의 종합적인 시각을 얻어 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영 효율을 최적화했습니다.
Bito는 소프트웨어 개발자를 위한 AI 에이전트를 만드는 혁신적인 스타트업이다. 이 게시물에서는 아마존 노바를 사용하여 Bito가 AI 기반 코드 리뷰의 무료 티어 옵션을 제공하는 방법을 소개한다.
아마존 세이지메이커 하이퍼팟은 대규모 모델 학습의 어려움과 하드웨어 장애에 초점을 맞추어 학습 비용을 줄이고 효율성을 향상시키는 솔루션에 대해 탐구한다.
