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

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.

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.

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

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

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

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.

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.

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 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 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.

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

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

뱅가드는 AI 준비 데이터의 여덟 가지 원칙을 바탕으로 가상 분석가 솔루션을 구축했습니다. AWS 서비스의 활용과 함께 이들이 달성한 비즈니스 성과를 살펴봅니다.

이 글에서는 S3 이벤트를 감지하고 수집 작업을 트리거하는 자동화 솔루션을 소개합니다. 이 서버리스 솔루션은 이벤트 기반 아키텍처를 활용하여 아마존 베드록 API에 과부하를 주지 않으면서 지식 기반을 최신 상태로 유지합니다.

아마존 베드록이 아마존 넵튠과 메모0를 통해 기업 맞춤형 메모리 기능을 제공한다. 이를 통해 AI 에이전트는 지속적인 기업-specific 맥락을 학습하고 적응하며, 고객과의 대화에서 지능적으로 반응할 수 있다.

아마존 베드록에서 클로드 코워크와 클로드 코드 데스크탑을 직접 실행할 수 있게 되었습니다. 이 포스트에서는 클로드 코워크가 아마존 베드록과 통합되는 방식과 지식 근로자들이 이를 실제로 활용하는 예시를 소개합니다.

AWS 마케팅의 기술, AI 및 분석 팀이 Gradial과 협력하여 Amazon Bedrock 기반의 에이전틱 AI 솔루션을 개발해 콘텐츠 게시 작업의 효율성을 높였습니다.

이번 포스트에서는 Amazon Nova Micro를 활용해 맞춤형 SQL 방언 생성을 위한 두 가지 접근 방식을 소개합니다. 비용 효율성과 생산 준비 성능을 동시에 달성하는 방법을 설명합니다.

Rede Mater Dei de Saúde의 전문가들이 다수의 AI 시스템이 의료 분야의 운영 방식을 변화시키고 있다고 전했습니다. 이들은 수익 주기에서 AI 에이전트를 모니터링하는 방법에 대해 논의했습니다.

새로운 Spring AI AgentCore SDK를 통해 생산 준비가 완료된 AI 에이전트를 구축하고, 확장 가능한 AgentCore Runtime에서 실행할 수 있습니다.

AWS가 에이전트 관리의 미래를 제시하는 ‘AWS 에이전트 레지스트리’를 미리보기로 발표했습니다. 이 플랫폼은 기업 내 AI 에이전트, 도구 및 기술을 발견하고 공유하며 재사용할 수 있는 단일 공간을 제공합니다.

이 글에서는 GSM8K 수학적 추론 데이터셋을 예로 들어 강화 학습 미세 조정(RFT)의 효과적인 활용 방법을 탐구합니다. 데이터셋 준비와 보상 함수 설계, 훈련 진행 모니터링 방법 등을 다룹니다.

아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이는 AI 에이전트가 도구 및 MCP 서버에 연결하는 방식을 중앙에서 관리하는 계층을 제공합니다. 이 글에서는 OAuth 보호 MCP 서버에 연결하는 방법을 설명합니다.

이 글에서는 조직을 위한 AI 기반 컴플라이언스 증거 수집 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 아키텍처 결정, 구현 세부사항, 배포 과정 등을 배울 수 있습니다.

아마존 베드록이 아시아 태평양(뉴질랜드) 지역에서 제공되며, 고객들은 다양한 AI 모델에 접근할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 뉴질랜드 지역에서의 크로스 리전 추론 방식과 사용 가능한 모델에 대해 설명합니다.

이 글에서는 AWS의 서버리스 아키텍처를 이용해 완전 자동화된 맥락 인식 AI 솔루션을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 취약한 집단을 위한 책임 있는 AI 시스템을 배포하고, 다양한 사용자 그룹에 적절하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 유지하는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock에서 OpenAI 호환 API를 사용하여 강화 학습 미세 조정을 수행하는 전체 워크플로우를 설명합니다. 인증 설정부터 Lambda 기반 보상 함수 배포, 훈련 작업 시작 및 모델 추론 실행까지 다룹니다.

이 글에서는 Nova Forge SDK를 사용하여 Amazon SageMaker AI Training Jobs로 Amazon Nova 모델을 훈련하는 과정을 안내합니다.

Bark.com은 AWS Generative AI Innovation Center와 협력하여 AI 기반 콘텐츠 생성 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 실험적 시험에서 생산 시간을 크게 단축하고 콘텐츠 품질 점수를 향상시켰습니다.

이 글에서는 Oumi를 사용하여 Amazon EC2에서 LLM 모델을 세밀하게 조정하는 방법을 소개하며, Oumi를 사용하여 합성 데이터를 생성하는 옵션도 제공합니다. 그리고 Amazon S3에 결과물을 저장하고, 관리되는 추론을 위해 Amazon Bedrock에 배포하는 방법을 설명합니다.

NVIDIA의 Nemotron 3 Nano가 이제 Amazon Bedrock에서 완전 관리형 및 서버리스 모델로 이용 가능하다. 이는 이전 AWS re:Invent에서 NVIDIA Nemotron 2 Nano 9B 및 NVIDIA Nemotron 2 Nano VL 12B 모델을 지원했던 발표를 따른 것이다. 이 게시물은 NVIDIA Nemotron 3 Nano 모델의 기술적 특성을 탐구하고 잠재적인 응용 사례에 대해 논의한다. 또한, 이 모델을 Amazon Bedrock 환경 내에서 생성적 AI 애플리케이션에 사용하는 데 도움이 되는 기술적 지침을 제공한다.

이 포스트에서는 인도에서 클로드 모델의 전 세계 교차 지역 추론을 사용하는 방법을 알아볼 수 있습니다. 각 클로드 모델 변형의 기능과 즉시 생성 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 도움이 되는 코드 예제를 시작하는 방법을 안내합니다.

리코가 AWS GenAI IDP 가속기를 기반으로 자동 문서 분류 및 추출을 위한 표준화된 멀티 테넌트 솔루션을 구축하여 문서 처리를 사용자 정의 엔지니어링 병목 현상에서 확장 가능하고 반복 가능한 서비스로 변환하는 방법을 탐구합니다.

이 글에서는 Amazon Nova Canvas에서 제공하는 가상 시착 기능을 탐구하며, 빠르게 시작할 수 있는 샘플 코드와 최상의 결과를 얻는 데 도움이 되는 팁을 제공합니다.

Lendi Group이 Amazon Bedrock을 활용해 AI 파워드 홈론 가디언을 만들었고, 구현된 아키텍처와 성과를 설명. 고객 경험을 변화시키는데 있어 유용한 통찰을 제공.

AWS China Applied Science팀이 어려운 VOC 분류 작업에 Nova Forge를 평가한 결과와 오픈 소스 모델과의 벤치마킹 결과를 공유합니다.

이 포스트는 Amazon Bedrock, LangGraph 및 Amazon SageMaker AI에서 관리되는 MLflow를 사용하여 지능적인 대화형 에이전트를 구축하는 방법에 대해 탐구합니다.

Amazon Bedrock Guardrails를 구성하고 효율적인 성능을 위한 Best Practices를 구현하며, 응용 프로그램을 보호하고 적절한 안전과 사용자 경험 간의 균형을 유지하기 위해 배포를 효과적으로 모니터링하는 방법을 소개합니다.

이 게시물에서는 Amazon Nova 모델을 위한 강화 Fein-Tuning (RFT)을 탐구하며, 이는 모방이 아닌 평가를 통해 학습하는 강력한 맞춤 기술일 수 있습니다. RFT의 작동 방식, 감독형 Fein-Tuning 대비 사용 시기, 코드 생성부터 고객 서비스에 이르기까지의 실제 응용 사례, 완전 관리형 Amazon Bedrock에서 Nova Forge로의 다양한 구현 옵션 등을 다룰 것입니다. 또한 데이터 준비, 보상 함수 설계에 대한 실용적인 지침과 최적 결과 달성을 위한 모범 사례에 대한 실용적인 지침을 제공합니다.

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.

AWS CDK를 사용하여 Amazon Rekognition을 통한 얼굴 및 물체 감지, Amazon Neptune을 통한 관계 매핑, 그리고 AI 기반 캡션 기능을 통합한 포괄적인 사진 검색 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.

Amazon Bedrock가 중동 지역 고객을 위해 Anthropic의 Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 및 Claude Haiku 4.5를 제공한다. 글로벌 교차 지역 추론의 주요 이점과 실제 사용 사례, 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 코드 예제에 대해 안내한다.

이 글에서는 실제 고객 에이전트 및 지식 엔진 (CAKE)의 구현을 통해 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 통합 지능 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다.

아마존 Bedrock, 아마존 Bedrock 지식베이스, AWS Lambda 및 기타 AWS 서비스를 활용하여 AI 기반 채용 시스템을 구축하는 방법 소개. 인재 모집 설명서 작성, 후보자 소통, 면접 준비 등을 개선하면서도 인간의 감독 유지.

이 포스트는 Amazon Bedrock을 사용할 때 응용 프로그램 신뢰성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 강력한 오류 처리 전략을 구현하는 방법을 보여줍니다. 이 포스트에서는 이러한 오류에 대한 응용 프로그램의 성능 최적화 전략에 대해 깊이 파헤칩니다.

Swann이 Amazon Bedrock을 활용하여 수백만 대의 IoT 장치에 생성 모델 AI를 제공하는 방법에 대해 설명합니다. Swann 통신이 백만 대의 장치에 걸쳐 배포한 gen-AI를 IoT 규모로 배포하는 모델 선택 전략, 비용 최적화 기술 및 아키텍처 패턴을 알 수 있습니다.

LinqAlpha는 보스턴 기반의 기관 투자자를 위해 구축된 다중 에이전트 AI 시스템으로, 기업 스크리닝, 프라이머 생성, 주가 촉진요인 매핑을 지원하며, 새로운 AI 에이전트 Devil’s Advocate를 통해 투자 아이디어를 압력 테스트하는 방법을 소개합니다.

아마존은 아마존 노바 모델을 활용하여 AI 기반 이미지 인식 솔루션을 구현하여 모듈 구성 요소의 감지 및 유효성 검사를 자동화하고 수동 확인 작업을 크게 줄이고 정확성을 향상시킵니다.

이베르돌라는 세계 최대 규모의 유틸리티 기업 중 하나로, AWS와 파트너십을 통해 아마존 베드락 에이전트코어를 활용하여 IT 운영을 혁신했다. 변화 요청 검증 최적화, 상황 지능을 활용한 사건 관리 향상, 대화형 AI를 이용한 변화 모델 선택 단순화를 통해 병목 현상을 줄이고 티켓 처리 속도를 향상시키며 조직 전반에 걸쳐 일관된 고품질 데이터 처리를 실현하고 있다.

이 블로그 포스트는 자동 추론 검사 문구 다시 쓰기 챗봇의 구현 아키텍처에 대해 자세히 다룹니다.

이 글에서는 Amazon Web Services (AWS) 계정에 Fullstack AgentCore Solution Template (FAST)를 배포하는 방법과 해당 아키텍처를 이해하는 방법, 그리고 요구 사항에 맞게 확장하는 방법을 알 수 있습니다. FAST를 사용하면 인증, 인프라 구성 (IaC), 배포 파이프라인 및 서비스 통합을 처리하면서 자체 에이전트를 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock에서의 에이전트 간 협업이 어떻게 실제로 작동하는지 살펴보며, 계획을 위해 Amazon Nova 2 Lite를 사용하고 브라우저 상호작용을 위해 Amazon Nova Act를 사용하여 취약한 단일 에이전트 설정을 예측 가능한 다중 에이전트 시스템으로 변환하는 방법을 안내합니다.

Amazon Bedrock의 구조화된 출력 기능은 제한된 디코딩을 통해 기반 모델로부터 스키마 호환성을 갖춘 검증된 JSON 응답을 얻는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 이 기사에서는 전통적인 JSON 생성의 어려움과 구조화된 출력이 이를 해결하는 방법을 탐구합니다.

Associa는 AWS Generative AI 혁신 센터와 협력하여 생성적 AI를 활용한 문서 분류 시스템을 구축했으며, 이를 통해 운영 효율성을 달성하는 장기적 비전을 실현하고 있습니다. 이 솔루션은 들어오는 문서를 고정도로 자동 분류하고 효율적으로 처리하여 운영 탁월성을 유지하면서 상당한 비용 절감을 제공합니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 기업 AI 에이전트를 구축하는 아홉 가지 필수적인 모범 사례를 탐색합니다. 초기 범위 설정부터 조직 확장까지, 규모에 맞게 AI 에이전트를 만들고 배포하며 관리하기 위해 필요한 서비스를 제공하는 AgentCore에 대해 실용적인 지침을 다룹니다.

Clarus Care는 AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) 팀과 협력하여 대화형 상호작용 및 다중 의도 해결이 가능한 AI 기반 연락센터 프로토타입을 개발했다. 이 솔루션은 자동 음성봇과 채팅 인터페이스를 통해 대화형 상호작용을 가능하게 하며, 성장을 지원하기 위한 확장 가능한 서비스 모델과 성능 인사이트를 위한 분석 파이프라인을 통합하고 있다.

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.

기업 콘텐츠 리뷰 작업을 위한 에이전트 기반 접근 방식 소개. 제품 문서, 지식베이스, 마케팅 자료 및 기술 사양 등 모든 유형의 기업 콘텐츠에 적용 가능. 기술 정확성을 위한 블로그 콘텐츠 검토 실제 예시 제시. 에이전트 구성, 도구 및 확인 소스를 조정하여 다양한 콘텐츠 리뷰 요구에 직접 적용 가능.

푸시페이의 경험을 통해 아마존 베드락을 활용하여 AWS에서 지속적인 품질 보증을 위한 맞춤형 생성 AI 평가 프레임워크를 구축하는 방법을 살펴본다.

Totogi가 AWS Generative AI Innovation Center와 협력하여 Amazon Bedrock의 신속한 혁신 능력을 활용하여 변경 요청 처리를 자동화하는 방법에 대해 설명합니다.

Amazon Bedrock AgentCore 서비스는 이제 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform 및 AWS CloudFormation 템플릿과 같은 다양한 IaC 프레임워크에서 지원됩니다. 이 통합은 IaC의 기능을 AgentCore에 직접 제공하여 개발자가 AI 에이전트 인프라를 프로비저닝, 구성 및 관리할 수 있게 합니다. 본문에서는 CloudFormation 템플릿을 사용하여 날씨 활동 플래너용 엔드 투 엔드 애플리케이션을 구축합니다.

아마존 카탈로그팀이 아마존 베드락을 활용해 대규모 시스템을 구축하여 정확도를 지속적으로 향상시키고 비용을 줄이는 자기 학습 시스템을 소개합니다.

톰슨 로이터의 플랫폼 엔지니어링팀이 수동 시스템에서 자동화된 에이전틱 시스템으로 전환하여 운영 생산성을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

본문에서는 Strands 에이전트, Meta의 Llama 4 모델 및 Amazon Bedrock을 사용하여 다중 에이전트 비디오 처리 워크플로우를 구축하는 방법을 탐구하며, 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 비디오 콘텐츠를 자동으로 분석하고 이해하는 방법을 살펴봅니다. 이 솔루션을 소개하기 위해 Amazon SageMaker AI를 사용하여 코드를 안내할 것입니다.

이 포스트에서는 다중 모달 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다. 다중 모달 지식 베이스의 작동 방식, 콘텐츠 유형에 따라 적절한 처리 전략을 선택하는 방법, 콘솔 및 코드 예제를 사용하여 다중 모달 검색을 구성하고 구현하는 방법에 대해 배웁니다.

팔로알토 네트웍스의 장치 보안팀은 아마존 베드락을 활용하여 자동 로그 분류 파이프라인을 개발하여 생산 문제의 조기 경고 신호를 감지하고 문제에 대응할 시간을 더 많이 확보했다. 이들은 Amazon Bedrock을 통해 자동으로 로그 데이터를 분류하고 분석하는 방법에 대해 논의하고, 이 자동화 파이프라인이 잠재적 문제를 탐지하는 방법과 솔루션 아키텍처, 구현 통찰력을 공유한다.

이 게시물은 Amazon Bedrock를 사용한 생성적 AI 가이드 비즈니스 보고 솔루션을 소개하며, 비즈니스에 대한 성과 및 도전과제를 작성하는 데 초점을 맞춰 내부 커뮤니케이션과 보고를 간소화하고 가속화하는 스마트하고 실용적인 솔루션을 제공합니다.

아마존 베드락 가드레일을 활용하여 사용자 정의 다중 공급업체 생성적 AI 게이트웨이에 중앙 집중식 보호장치를 추가하여 이러한 도전 과제를 해결하는 방법을 소개합니다.

Amazon Nova 다중 모달 임베딩을 사용하여 특정 비디오 세그먼트를 검색하는 방법과, 170개의 게임 창작 자산 라이브러리에 대한 테스트에서 96.7%의 검색 성공률과 73.3%의 고정밀 검색률을 달성한 실제 사례를 살펴봅니다. 이 모델은 최소한의 성능 하락으로 여러 언어 간 강력한 크로스-언어 기능을 보여줍니다.

AutoScout24는 표준화된 AI 개발 프레임워크를 구축하여 안전하고 확장 가능한 AI 에이전트를 신속하게 배포할 수 있었습니다.

Amazon Bedrock cross-Region 추론 프로필 구현의 보안 고려사항과 모범 사례를 탐구합니다. Amazon Bedrock CRIS의 안전한 아키텍처를 이해하고 구현을 올바르게 구성하는 방법을 안내합니다.

Amazon Nova 다중 모달 임베딩은 전자 상거래 사례를 통해 Crossmodal 검색의 도전을 해결하는 방법을 탐색합니다. 전통적인 방법의 기술적 한계를 살펴보고 Amazon Nova 다중 모달 임베딩이 텍스트, 이미지 및 기타 모달 간의 검색을 가능하게 하는 방법을 시연합니다. 임베딩 생성, 쿼리 처리 및 성능 측정을 통해 Crossmodal 검색 시스템을 구현하는 방법을 알 수 있습니다.

Beekeeper는 자동화된 리더보드 접근법과 동적 LLM 및 프롬프트 쌍 선택을 위한 인간 피드백 루프 시스템을 통해 조직이 언어 모델의 빠르게 변화하는 환경을 탐색하는 데 직면한 주요 과제를 해결하고 있다.

AWS와 Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi) 간의 전략적 과학적 파트너십을 통해 개발된 이 게시물은 텍스트와 오디오에 대한 감성 분석의 기술적 측면을 탐구합니다. 여러 ML 모델 및 서비스를 비교하고 각 접근 방법의 트레이드오프와 함정을 논의하며 AWS 서비스가 어떻게 조합되어 견고하고 완결된 솔루션을 구축할 수 있는지 강조합니다. 또한 대형 언어 모델 (LLM)을 위한 더 고급화된 프롬프트 엔지니어링과 텍스트 데이터만으로는 놓칠 수 있는 감정적 단서를 포착하기 위해 오디오 기반 분석 범위를 확대하는 가능한 미래 방향에 대한 통찰을 제공합니다.

Flo Health의 의료 콘텐츠 검토에 대한 AI 적용 여정을 다룬 이 두 파트 시리즈 중 첫 번째 파트는 PoC를 살펴봅니다. 초기 솔루션, 능력 및 초기 결과를 포함한 내용을 다루며, 두 번째 파트에서는 확장 과제와 현실 세계 적용에 중점을 둡니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock 데이터 자동화 및 Amazon Bedrock 가드레일을 사용한 자동화된 PII 감지 및 마스킹 솔루션을 소개하며, 수신 이메일과 첨부 파일의 대량 텍스트 및 이미지 콘텐츠를 처리하는 사용 사례를 통해 솔루션의 구현 절차를 안내합니다. 이 솔루션은 권한이있는 인원이 안전하게 이메일 통신 및 첨부 파일을 관리하고 검토할 수 있는 React 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.

이 게시물은 Amazon Bedrock 및 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 사용하여 AI 기반 웹사이트 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여줍니다.

이 포스트에서는 Strands SDK, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Bedrock Knowledge Base 및 Bedrock Data Automation(BDA)를 활용하여 IDP 솔루션을 프로그래밍적으로 생성하는 방법을 탐구합니다. 사용자들이 Jupyter 노트북을 통해 다중 모달 비즈니스 문서를 업로드하고 BDA를 사용하여 관련 청크를 검색하고 FM에 프롬프트를 보강하는 파서로 사용하는 솔루션을 제공합니다.

Amazon의 다음 세대 추론 엔진인 Mantle이 제로 오퍼레이터 액세스(ZOA) 디자인을 구현하여 AWS 오퍼레이터들이 고객 데이터에 액세스할 수 있는 기술적 수단을 제거하는 방법을 탐색합니다.

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.

이 게시물은 Amazon Nova를 사용하여 생성 AI를 통해 마케팅 캠페인 작성을 간소화하고 가속화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 콜롬비아 최대 은행 중 하나인 Bancolombia가 Amazon Nova 모델을 활용하여 마케팅 캠페인을 위한 시각 자료를 생성하는 방법을 소개합니다.

AWS와 Visa가 협력하여 Visa Intelligent Commerce를 통해 에이전틱 상거래를 가능하게 하고, Amazon Bedrock AgentCore를 활용하는 방법을 탐구합니다. 자율 AI 에이전트가 자연어를 통해 이뤄지는 단순한 엔드투엔드 워크플로로 쇼핑 및 여행 경험을 변화시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 포스트는 Zoom AI Research 논문 ‘Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less’에서 소개된 혁신적인 프롬프팅 기술인 Chain-of-Draft (CoD)를 탐구하며, 모델이 추론 작업에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 방법을 살펴봅니다. 체인 오브 씨오트 (CoT) 프롬프팅이 모델 추론을 향상시키는 데 사용되어 왔지만, CoD는 인간의 문제 해결 패턴을 모방하여 간결하고 신호가 강한 사고 단계를 사용하는 더 효율적인 대안을 제공합니다.

GenAI IDP 가속기에 통합된 새로운 기능 Analytics Agent를 소개합니다. 사용자는 SQL 또는 데이터 분석 전문 지식 없이 자연어 쿼리를 사용하여 고급 검색과 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. 이 기능을 통해 비전문가도 대규모로 처리한 문서를 자연어로 분석하고 이해할 수 있습니다.

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.

Strands 에이전트, Amazon Bedrock AgentCore 및 NVIDIA NeMo Agent Toolkit의 강력한 조합을 사용하여 AWS에서 AI 에이전트를 초기 개발부터 프로덕션 배포까지 구축, 평가, 최적화 및 배포하는 방법을 보여줍니다.

TwelveLabs Marengo 임베딩 모델이 Amazon Bedrock에서 비디오 이해력을 향상시키는 방법을 소개합니다. 이 모델을 사용하여 비디오 의미 검색 및 분석 솔루션을 구축하고 Amazon OpenSearch Serverless를 벡터 데이터베이스로 활용하여 간단한 메타데이터 일치 이상의 의미 검색 기능을 제공합니다.

이 두 파트 시리즈의 첫 번째에서 기존의 데브옵스 아키텍처를 발전시키고 생성 모델 AI 워크로드를 위한 GenAIOps 실천 방법을 구현하는 방법을 배웁니다. 다양한 생성 모델 AI 채택 수준에 대한 실용적인 구현 전략을 소개하며, 기초 모델 소비에 초점을 맞춥니다.

Amazon Nova Sonic을 사용하여 음성 처리를 하고 Strands Agents를 사용하여 다중 에이전트 오케스트레이션을 구축하여 고급 음성 기반 AWS 운영 어시스턴트를 만드는 방법을 탐구한다. 자연어 음성 상호작용이 클라우드 운영을 변화시켜 AWS 서비스를 더 접근 가능하게 하고 운영을 더 효율적으로 만드는 솔루션을 소개한다.

Harmonic Security가 Amazon SageMaker AI, Amazon Bedrock 및 Amazon Nova Pro를 활용하여 ModernBERT 모델을 세밀하게 조정하여 저지연, 정확하고 확장 가능한 데이터 누출 감지를 달성하는 방법에 대한 내용입니다.

Swisscom은 Amazon Bedrock AgentCore를 도입하여 고객 지원 및 영업용 기업 AI 에이전트를 구축하고 확장하는 방법을 소개합니다. 스위스컴은 AWS 유럽 지역(취리히)의 Amazon Bedrock 초기 도입 업체로, Rasa를 기반으로 한 대화형 AI 및 Amazon SageMaker의 fine-tuned LLM을 포함한 다양한 AI 프로젝트를 성공적으로 구축하고 있습니다.

Myriad Genetics는 AWS Generative AI 혁신 센터와 협력하여 Amazon Bedrock 및 Amazon Nova foundation 모델을 활용해 건강 관련 문서 처리 파이프라인을 개선했으며, 98%의 분류 정확도를 달성하고 비용을 77% 줄이고 처리 시간을 80% 단축했다. AWS의 오픈소스 GenAI Intelligent Document Processing Accelerator를 사용한 기술적 구현과 문서 분류 및 핵심 정보 추출에 대한 최적화 전략, 그리고 Myriad의 사전 승인 업무에 미친 실제 비즈니스 영향을 상세히 설명한다.

Amazon Bedrock AgentCore Gateway에 대한 새로운 기능인 게이트웨이 인터셉터를 출시했습니다. 이 강력한 기능은 세밀한 보안, 동적 접근 제어 및 유연한 스키마 관리를 제공합니다.

Condé Nast가 Amazon Bedrock과 Anthropic의 Claude를 활용하여 계약 처리와 권리 분석 업무를 가속화하는 방법을 탐구한다. 다수의 브랜드와 지역을 아우르는 회사의 포트폴리오는 점점 복잡해지는 계약, 권리, 라이선싱 계약을 관리해야 했다.

UCLA의 OARC 및 REMAP 팀이 AWS의 서버리스 인프라, 관리형 서비스 및 생성 AI 서비스를 활용하여 솔루션을 신속하게 설계하고 배포하는 방법을 설명하며, Amazon SageMaker AI의 사용법과 몰입형 실시간 경험에서 안정적으로 활용하는 방법을 소개합니다.

Amazon Bedrock Custom Model Import를 사용할 때 엔드 투 엔드 대기 시간이 줄고, 첫 번째 토큰까지의 시간이 단축되며, 고급 PyTorch 컴파일 및 CUDA 그래프 최적화를 통해 스루풋이 향상되어 성능이 크게 향상되었습니다. Amazon Bedrock Custom Model Import를 사용하면 자체 기반 모델을 Amazon Bedrock로 가져와 규모 확장 가능한 배포 및 추론이 가능합니다.

이 포스트에서는 Amazon Bedrock를 사용하여 GPT-OSS-20B 모델을 배포하는 방법을 소개하며, 기존 응용 프로그램과 완전한 API 호환성을 유지합니다.