Amazon Bedrock AgentCore 구성 요소를 사용하여 생산 준비가 된 이벤트 어시스턴트를 빠르게 배포하는 방법을 소개합니다. 참석자 기호를 기억하고 시간이 지남에 따라 개인화된 경험을 구축하는 지능적인 동반자를 구축하고, Amazon Bedrock AgentCore가 제작 배포의 중요한 역할을 처리합니다.

글로벌 교차 지역 추론을 통해 요청을 라우팅하고 데이터가 어디에 있는지 보여주며, 필요한 IAM 권한을 구성하고 전 세계 추론 프로필 ARN을 사용하여 Claude 4.5 모델을 호출하는 방법을 안내합니다. 업무량을 위한 할당량 증가 요청하는 방법도 다룹니다. af-south-1에서 글로벌 교차 지역 추론을 구현할 수 있게 됩니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock에서 Foundation Models (FMs)을 활용하여 예측 정비 솔루션을 구현하는 방법과, 아마존의 제조 장비를 사례로 들어 그 활용성을 보여줍니다. 이 솔루션은 유연하며 다른 산업에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

기업들이 고객 경험 향상, 업무 최적화, 혁신 촉진을 위해 생성 모델 AI 기능을 점차 통합하고 있음. 생성 모델 AI 워크로드가 규모와 중요성을 더해감에 따라, 일관된 성능, 신뢰성, 가용성 유지에 대한 새로운 도전이 발생하고 있음. 고객들은 AI 추론 워크로드를 다양한 지역에 확장하려는 요구가 있음.

이 글에서는 고객 프로필 및 선호도와 실시간 가격 데이터를 결합하여 맞춤형 휴가 패키지를 생성하는 Amazon Bedrock를 활용한 생성적 AI 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases를 사용하여 여행 정보, Amazon Bedrock Agents를 사용하여 실시간 항공편 세부 정보, Amazon OpenSearch Serverless를 사용하여 효율적인 패키지 검색 및 검색을 보여줍니다.

Amazon Bedrock Knowledge Bases를 사용하여 구조화된 데이터 검색 솔루션을 구성하는 방법과 실용적인 코드 예제 및 템플릿을 제공한다. 이를 통해 대화형 데이터 인터페이스를 신속하게 구축하고 확장할 수 있는 구현 샘플과 추가 고려 사항을 다룬다.

LlamaIndex 프레임워크를 활용하여 에이전틱 RAG 애플리케이션을 구축하는 예시를 소개합니다. 이 애플리케이션은 Mistral Large 2 FM을 활용해 에이전트 플로우에 대한 응답을 생성하여 연구 도구로 활용됩니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock 데이터 자동화를 사용하여 멀티모달 콘텐츠를 처리하고 추출된 정보를 Amazon Bedrock 지식 베이스에 저장한 다음 RAG 기반 Q&A 인터페이스를 통해 자연어 질의를 가능하게 하는 풀 스택 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 안내합니다.