아마존 베드록의 세분화된 비용 할당 기능에 대해 설명하며, 다양한 비용 추적 시나리오를 예시로 제공합니다.

아마존 베드록의 모델 증류 기법을 활용해 대형 모델의 지능을 소형 모델로 전이하는 방법을 소개합니다. 이 방식은 추론 비용을 95% 이상 절감하고 지연 시간을 50% 줄이면서도 높은 품질의 라우팅을 유지합니다.

아마존 베드록을 활용해 노바 멀티모달 임베딩으로 동영상 의미 검색 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. 사용자 의도를 이해하고 다양한 신호 유형에서 정확한 동영상 결과를 검색할 수 있습니다.

이 글에서는 규제 산업에서 확률적 AI 검증의 한계를 설명하고, 아마존 베드록의 자동 추론 검사가 수학적으로 검증된 결과를 제공하는 방법을 소개합니다.

아마존 베드록에서 AI 애플리케이션의 운영을 유지하기 위한 FM 전환 관리 방법을 소개합니다. 모델의 진화에 따라 애플리케이션을 새로운 모델로 원활하게 전환하는 전략을 논의합니다.

이번 포스트에서는 아마존 베드록을 활용한 아마존 노바 모델의 세부 조정 과정을 소개합니다. 도메인 특정 작업에서 우수한 성능을 발휘하는 의도 분류기 예제를 통해 각 단계를 설명합니다.

아마존 베드록 프로젝트를 통해 특정 작업에 대한 추론 비용을 할당하고 AWS 비용 탐색기 및 데이터 내보내기에서 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 프로젝트 설정 방법을 안내합니다.

아마존 베드록을 이용해 비즈니스 질문을 데이터베이스 쿼리로 변환하는 자연어 텍스트-투-SQL 솔루션 구축 방법을 소개합니다.

이 글에서는 아마존 베드록과 오픈서치를 사용하여 의미 기반 및 텍스트 기반 검색을 결합한 생성형 AI 비서 구현 방법을 소개합니다.

로켓클로즈가 AWS 생성 AI 혁신 센터와의 협력을 통해 모기지 문서 처리 시간을 15배 단축하는 지능형 솔루션을 개발했다. 이 솔루션은 아마존 텍스트랙트를 이용한 OCR 처리와 아마존 베드록을 통한 기초 모델을 활용한다.

이 글에서는 아마존 노바 액트를 활용하여 수동 작업을 간소화하고 실시간 시장 통찰력을 바탕으로 데이터 기반 가격 결정을 지원하는 자동화된 경쟁 가격 정보 시스템 구축 방법을 소개합니다.

아마존 베드록의 멀티모달 기초 모델을 통해 비디오 이해를 확장하는 세 가지 아키텍처 접근 방식을 살펴봅니다. 각 접근 방식은 다양한 사용 사례와 비용-성능 균형을 고려하여 설계되었습니다.

이 글에서는 아마존 베드록에서 클로드 도구를 사용하여 대규모 언어 모델의 힘을 활용한 동적이고 적응 가능한 엔티티 인식 방법을 소개합니다.

이 블로그 포스트에서는 Reco가 아마존 베드록을 활용하여 보안 경고를 혁신하고 사건 대응 시간을 크게 개선한 방법을 소개합니다.

이 글에서는 네모트론 3 슈퍼 모델의 기술적 특성과 잠재적인 활용 사례를 탐구하며, 아마존 베드록 환경에서 생성형 AI 애플리케이션을 시작하는 데 필요한 기술적 지침을 제공합니다.

이 글에서는 VRAG를 통해 자연어 텍스트와 이미지를 고품질 비디오로 변환하는 비디오 생성 접근 방식을 소개합니다. 이 자동화된 솔루션을 통해 구조화된 입력으로부터 현실감 있는 AI 기반 비디오 시퀀스를 생성할 수 있습니다.

아마존은 베드록 서비스의 추론 작업 가시성을 높이기 위해 두 가지 새로운 클라우드워치 지표인 TimeToFirstToken과 EstimatedTPMQuotaUsage를 도입했다. 이를 통해 알람 설정과 용량 관리가 가능해진다.

아마존 베드록 AgentCore의 정책 기능은 에이전트의 자체 판단과 독립적으로 작동하는 결정적 집행 계층을 제공합니다. 이를 통해 자연어로 작성한 비즈니스 규칙을 세다르 정책으로 변환하고, 사용자 권한에 따른 세밀한 접근 제어를 구현할 수 있습니다.

아마존 노바 모델과 오픈서치 서비스를 활용해 대규모 영상 데이터셋에서 자연어 검색이 가능한 멀티모달 영상 검색 시스템 구축 방법을 소개한다. 수동 태깅과 키워드 검색을 넘어 영상 콘텐츠의 의미를 포괄하는 시맨틱 검색이 가능하다.

버크는 아마존 베드록을 사용해 자체 개발한 AI 어시스턴트 ‘핀(Finn)’를 업그레이드하여 다국어 및 다시간대에 맞는 은행 지원을 원활하게 처리하고 있다.

아마존 베드록의 평가 기능을 활용하여 언어 장벽을 넘어 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방법을 소개하고, 다국어 평가의 비용과 복잡성을 줄이는 실용적인 전략을 공유합니다.

아마존 베드록을 사용하여 구조화된 응답을 생성하는 두 가지 방법을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링은 유연하며 Bedrock 모델과 함께 작동하며 다양한 스키마 유형을 처리하여 탁월한 시작점이 됩니다. 도구 사용은 더 큰 신뢰성, 일관된 결과, 매끄러운 API 통합 및 JSON 스키마의 런타임 유효성 검사를 제공하여 향상된 제어를 제공합니다.

아마존 베드록과 LangGraph를 활용하여 전자 상거래 소매업체를 위한 맞춤형 고객 지원 경험 구축하는 방법을 소개하고, Mistral Large 2 및 Pixtral Large 모델을 통합하여 티켓 분류, 주문 세부 정보 추출, 손상 평가, 문맥적 응답 생성 등 핵심 고객 지원 업무를 자동화하는 방법을 안내합니다.