아마존 노바는 대화 분석, 통화 분류 등 콜센터 솔루션에 관련된 다양한 사용 사례에서 뛰어난 성능을 보여준다. 단일 통화와 다중 통화 분석 사례에 대한 기능을 살펴본다.

본문에서는 Mixture of Experts (MoE) 모델에 대한 멀티-로라 추론을 구현하는 방법과 커널 수준의 최적화에 대해 설명하며, 이 작업에서 어떻게 이점을 얻을 수 있는지 보여줍니다. GPT-OSS 20B를 이 포스트 전체에서 주요 예제로 사용합니다.

이 게시물에서는 태국, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 대만의 고객을 위한 글로벌 CRIS의 이용 가능성을 발표하고 기술 구현 단계에 대한 안내를 제공하며, AI 추론 배포의 가치를 극대화하기 위한 할당량 관리 모베스트 프랙티스를 다룹니다. 생산 배포에 대한 모베스트 프랙티스에 대한 지침도 제공합니다.

Bedrock Robotics가 AWS Physical AI Fellowship에 합류하여 AWS Generative AI Innovation Center와 협력하여 건설 비디오 자료를 분석하고 작업 세부 정보를 추출하며 규모 확장 가능한 레이블이 지정된 훈련 데이터 집합을 생성하는 시각-언어 모델을 적용하여 자율 건설 장비용 데이터 준비를 개선하는 방법을 살펴봅니다.

아마존 노바 소닉은 양방향 스트리밍 인터페이스를 통해 실시간, 인간과 유사한 음성 대화를 제공합니다. 이 게시물에서는 노바 소닉이 계층 구조 접근법에서 마주치는 일부 문제를 해결하고, 음성 AI 에이전트를 구축하는 것을 간소화하며 자연스러운 대화 능력을 제공하는 방법에 대해 알아봅니다. 언제 어떤 접근법을 선택해야 하는지에 대한 안내도 제공됩니다.

뉴 레릭이 생성 모델 AI 혁신 센터와 협력하여 New Relic Omnipresence Virtual Assistant인 New Relic NOVA를 지식 보조에서 포괄적인 생산성 엔진으로 발전시켰다. 기업급 AI 솔루션을 구축하며 측정 가능한 생산성 향상을 실현한 기술 아키텍처, 개발 과정, 주요 배운 점을 살펴본다.

본문에서는 에피소드를 구조화하고 저장하는 완벽한 아키텍처, 리플렉션 모듈에 대한 논의, 그리고 에이전트 작업 성공률이 크게 향상된 것을 보여주는 중요한 벤치마크를 소개합니다.

아마존 웹 서비스(AWS)가 시작한 AWS AI 리그가 아시아태평양 지역으로 확장되어 지난해 싱가포르, 인도네시아, 말레이시아, 태국, 베트남, 필리핀 등에서 학생들을 환영했다. 이 블로그에서 AWS AI 리그 챔피언인 블릭스 D. 포리아센이 대회를 통해 마주한 도전, 성취, 그리고 핵심 교훈에 대해 직접 이야기한다.

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.

이 게시물에서는 양방향 스트리밍에 대해 알아보고 웹소켓 구현을 위한 전제조건에 대해 소개합니다. 또한 Strands Agents를 사용하여 음성 에이전트를 위한 양방향 스트리밍 솔루션을 구현하는 방법을 알아봅니다.

아마존 베드락 에이전트코어에 랑퓨즈 감시 기능을 통합하여 AI 에이전트의 성능을 심층적으로 파악하고 문제를 빠르게 해결하며 비용을 최적화하는 방법을 설명합니다. Strands 에이전트를 AgentCore Runtime에 배포한 후 단계별 코드 예제를 통해 완벽한 구현을 안내합니다.

아마존 노바 라이트 2.0의 추론 능력을 평가하는 글로, Lite 1.0, Micro, Pro 1.0, Premier과 비교하여 최신 버전이 추론 품질과 일관성을 어떻게 개선하는지 밝힘.

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.

이 포스트에서는 클로드 코드의 배포 패턴과 아마존 베드락과의 최상의 실천 방안에 대해 알아보며, 인증 방법, 인프라 결정 및 모니터링 전략을 다룹니다. 기업이 안전하고 확장 가능하게 배포할 수 있도록 돕기 위해 직접 IdP 통합, 인프라용 전용 AWS 계정 및 종합적인 모니터링을 권장합니다.

아마존의 AI 기반 Amazon Compliance Screening 시스템은 복잡한 규정 준수 문제를 자율 에이전트를 통해 분석하고 해결함으로써 정확도를 높였다. 이 블로그 포스트에서는 아마존의 규정 준수팀이 AWS에서 구축한 AI 기반 조사 시스템에 대해 탐구한다.

Druva는 Amazon Web Services와 협력하여 고객 경험을 재정의하는 생성 모델 AI 기반의 멀티 에이전트 코파일럿을 개발 중이다.

Anthropic의 클로드 소네 4.5와 하이쿠 4.5가 아마존 베드락에서 출시되어, 생성 AI 모델의 혁신을 이루어냈다. 이러한 최첨단 모델은 복잡한 작업, 코딩, 기업 작업에서 뛰어난 성과를 보여주며 개발자들에게 향상된 기능을 제공한다.

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 게시물은 세금 양식 데이터 추출을 중점으로 한 문서 처리 작업을 위해 Amazon Nova Lite를 세밀하게 조정하는 포괄적인 실무 안내서를 제공합니다. 오픈소스 GitHub 저장소의 코드 샘플을 사용하여 데이터 준비부터 모델 배포까지의 전체 워크플로우를 시연합니다.

Vxceed는 아마존 베드락을 활용하여 AI 기반의 다중 에이전트 솔루션을 개발했는데, 이는 대규모 판매팀을 위해 맞춤형 영업 제안서를 자동으로 생성해준다.

아마존 베드락 에이전트코어는 실험적인 컨셉에서 제품화된 시스템으로의 전환을 도와주는 방법을 탐구합니다. 이를 통해 고객 지원 에이전트가 로컬 프로토 타입에서부터 복수의 동시 사용자를 처리하면서 보안 및 성능 기준을 유지할 수 있는 기업급 솔루션으로 진화하는 과정을 살펴봅니다.

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.

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.

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.

아마존 베드락을 활용하여 기존 시스템을 통합하고 효율적인 인사이트를 얻기 위한 새로운 워크플로우를 만들 수 있습니다. 이 통합은 기술, 비기술, 리더십 역할에 모두 이점을 줄 수 있습니다.

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.

DTDC와 ShellKode가 아마존 베드락을 활용하여 제너레이티브 인공지능(AI)을 기반으로 한 DIVA 2.0 물류 에이전트를 구축한 과정에 대해 소개합니다.

아마존 베드락을 활용해 계정 계획 프로세스를 간소화하고 향상시킨 Account Plan Pulse를 소개합니다. Pulse는 검토 시간을 줄이고 협업과 소비를 위해 실질적인 계정 계획 요약을 제공하여 AWS 영업팀이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 도와줍니다.

아마존 베드락 데이터 자동화와 세이지메이커 AI를 사용하여 다중 페이지 문서에 인간 검토 루프를 적용하는 방법을 소개합니다.

금융 기관이 의심스러운 금융 거래를 의심하는 합리적인 근거가 있는 경우 금융 감독기관에 제출해야 하는 의심스러운 거래 보고서(STR)에 대해 살펴봅니다. 이 글에서는 Amazon Bedrock의 FMs를 활용하여 초안 STR을 작성하는 솔루션에 대해 알아봅니다.

Strands 에이전트와 아마존 베드락을 이용하여 약물 발견을 위한 강력한 연구 보조 도구를 만드는 방법을 소개합니다. 이 AI 보조 도구는 Model Context Protocol (MCP)을 사용하여 여러 과학 데이터베이스를 동시에 검색하고, 그 결과를 종합하여 약물 타겟, 질병 메커니즘, 치료 분야에 대한 포괄적 보고서를 생성할 수 있습니다.

악센처는 아마존 노바와 베드락 에이전트를 활용해 비디오 하이라이트 제작을 확장하고, 시청자 참여도를 높이며 콘텐츠 가치를 증진시키는데 성공했다. 짧고 강렬한 클립은 시청자 유지율을 끌어올리고 소셜 미디어를 통해 확대되는 동시에 브랜드 아이덴티티를 강화하고 새로운 기회를 열어준다.

이 게시물에서는 아마존 베드락 지식 베이스 GraphRAG와 아마존 넵튠 분석을 활용하여 금융 사기 탐지 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다.

아마존 베드락의 다중 모달 RAG 능력은 텍스트, 이미지, 그래프, 테이블 등을 포함하는 복잡한 의료 문서를 효율적으로 처리하여 의약품 데이터 분석을 혁신하고 있다.

아마존 내부 기술 팀이 아마존 노바 모델을 평가하여 추론 속도와 비용 효율성을 현저히 향상시킨 사례를 소개했다.

아마존 베드락 에이전트와 Arize AI 간의 새로운 통합을 발표했다. 이는 AI 개발에서 가장 중요한 도전 중 하나인 관측성을 해결한다. 본문에서는 추적과 평가를 위한 Arize Phoenix 시스템을 소개한다.

아폴로 타이어는 아마존 베드락과 생성적 AI를 활용하여 기계 데이터에서 통찰을 얻고 제조 프로세스의 종합적인 시각을 얻어 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영 효율을 최적화했습니다.

넷서티브가 아마존 베드락과 아마존 노바를 활용해 MLX에 생성적 AI 기반 어시스턴트를 도입하여 플랫폼의 차세대를 구현했다.

비디오앰프는 AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) 팀과 협력하여 비디오앰프 자연어(NL) 분석 챗봇 프로토타입을 개발하고 아마존 베드락을 활용해 미디어 분석 데이터에서 의미 있는 통찰력을 대규모로 발견하는 방법을 소개합니다.

Adobe는 AWS 창조적 AI 혁신 센터와 협력하여 아마존 베드락 지식 베이스와 벡터 엔진을 사용했고, 이를 통해 개발자 지원 시스템을 혁신하였으며 검색 정확도가 20% 향상되었다. 본문에서는 이 솔루션에 대한 세부 내용과 Adobe가 개발자 생산성을 향상하는 방법에 대해 논의한다.

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.

가르데니아 테크놀로지는 AWS PACE 팀과 협력하여 최신 생성 AI 모델을 활용한 완전 자동화 ESG 보고 솔루션 ‘Report GenAI’를 개발했다. 이 기술은 RAG와 텍스트-to-SQL 기능을 활용해 고객들이 ESG 보고 시간을 최대 75% 줄일 수 있도록 도와준다. AWS 서버리스 기술과 아마존 베드락의 에이전트를 결합하여 확장 가능하고 유연한 문서 어시스턴트 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개한다.

아마존 노바 캔버스가 고급 이미지 생성 기술을 통해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 탐구합니다. 이 기술의 강력함과 유연성을 보여주는 인테리어 디자인 및 제품 사진 촬영 두 가지 구체적인 사용 사례에 초점을 맞춥니다.

아마존 베드락과 랭체인을 활용하여 안전한 분산 로깅을 위한 솔루션을 소개합니다.

미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 마케팅 캠페인의 효과를 이해하고 예측하는 것은 성공에 중요하다. 마케팅 캠페인은 성공적인 비즈니스의 주요 동력으로 작용하며, 새로운 고객을 유치하고 기존 고객을 유지하며 수익을 증대하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 캠페인을 시작하는 것만으로는 충분하지 않다. 이들의 영향력을 극대화하고 성공을 도와주기 위해…

이 글은 포트폴리오 작성, 기업 연구, 커뮤니케이션을 전문으로 하는 금융 어시스턴트 시스템에 대해 탐구합니다. 아마존 베드락 다중 에이전트 협업 능력 내에서 여러 전문화된 에이전트의 활용을 설명하며, 특히 금융 분석에 적용된 사례를 강조합니다.

아마존 베드락의 프롬프트 최적화 기능을 소개합니다. 이 기능을 통해 단일 API 호출이나 클릭으로 프롬프트를 최적화할 수 있으며, 이를 통해 유에웬 그룹의 대형 언어 모델(LLMs)의 성능이 향상되어 지능적인 텍스트 처리 작업에 활용됩니다.