이 게시물에서는 Amazon Q 데이터 접근자를 위한 TTI 인증을 구현하는 방법을 소개했습니다. ISV와 기업을 위한 설정 프로세스를 다루고 TTI 인증이 사용자 경험을 간단하게 만들면서도 보안 표준을 유지하는 방법을 시연했습니다.

이 포스트에서는 Amazon Q Business에 맞춤형 플러그인을 설계하고 구현하여 교육 자료에서 답변을 검색하여 직원 교육을 간소화하는 지능형 챗봇을 만드는 방법을 탐구합니다. 이 솔루션은 사용자 인증 및 권한 부여를 위해 Amazon Cognito를 사용한 안전한 API 액세스를 구현하고, 다양한 문서 형식을 처리하며, RAG 향상된 응답 및 사용자 정의 플러그인을 통한 이메일 에스컬레이션 기능을 포함합니다.

Asana AI Studio와 Amazon Q index가 통합되어 기업 효율성을 높이는 지능적인 워크플로우 자동화와 데이터 접근성을 향상시키는 방법을 살펴봅니다.

Amazon Q를 사용하여 사용자 정의 플러그인을 활용하여 AWS 지원 데이터에 대한 의미 검색 기능과 정확한 분석을 결합하는 방법을 배우세요. 이 솔루션은 구조화된 데이터 쿼리를 RAG 아키텍처와 통합하여 더 정확한 분석 질문에 대한 답변을 제공하며, 팀이 지원 사례와 건강 이벤트를 실행 가능한 통찰로 변환할 수 있도록 합니다.

AWS Serverless MCP 서버가 서버리스 라이프사이클 전반에 걸쳐 개발을 가속화하는 방법을 살펴보고 있습니다. get_iac_guidance 및 get_lambda_guidance와 같은 도구를 사용하여 구조적인 결정을 내린 후 get_serverless_templates, sam_init를 통해 개발을 간소화하고 SAM 통합, webapp_deployment_help, configure_domain를 통해 배포합니다. 우리는 대화형 AI 접근 방식이 아키텍처 설계부터 운영까지 전 과정을 변화시키는 방법을 보여줍니다.

이 포스트에서는 Amazon Q 지수와 MCP를 결합하는 최적의 방법과 통합 패턴을 탐색하여 기업이 안전하고 확장 가능하며 실행 가능한 AI 검색 및 검색 아키텍처를 구축할 수 있도록 도와줍니다.

이 글에서는 Amazon Q Developer와 Model Context Protocol (MCP) 서버를 사용하여 DLC 워크플로우를 간소화하여 DLC 컨테이너의 생성, 실행 및 사용자 정의를 자동화하는 방법을 탐색합니다.

Amazon은 새로운 기능을 통해 에이전트를 대규모로 구축하고 배포하는 데 필수적인 측면에 대응하고 있습니다. 이러한 혁신은 실험을 넘어 비즈니스 프로세스에 신뢰할 수 있는 생산 준비 에이전트 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

바이엘 작물 과학이 대규모 데이터 과학 작업을 관리하고 데이터 분석 요구에 맞게 모델을 훈련하며 개발자 지원을 위해 고품질 코드 문서를 유지함으로써 개발자 입사 시간을 최대 70% 줄이고 개발자 생산성을 최대 30% 향상시키는 방법을 소개합니다.

이 포스트에서는 PagerDuty Advance를 통합하여 사고 관리 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다. 이는 응답 워크플로우를 자동화하고 운영 건강에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 혁신적인 AI 기능을 포함합니다. Amazon Q 비즈니스용 데이터 액세서로 PagerDuty Advance를 구성하는 방법을 보여주며, 이를 통해 사고 대응 중에 여러 시스템 전체에서 기업 지식을 검색하고 액세스할 수 있습니다.

Amazon Q Business를 사용하여 질문에 답변하고 요약을 제공하며 콘텐츠를 생성하는 등 다양한 AI 기능을 활용하여 금융 연구를 지원하는 방법을 안내합니다.

Amazon Q Business가 익명 사용자 액세스를 지원하기 시작했다. 이 기능을 통해 사용자 인증이 필요하지 않고 콘텐츠가 공개적으로 접근 가능한 Amazon Q Business 애플리케이션을 만들 수 있다. 본문에서는 Amazon Q Business를 사용하여 익명 사용자를 위한 공개적인 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개한다.

Amazon Q Business의 평가 프레임워크 소개 및 사용 사례 선택, 데이터 준비, 메트릭 구현에 초점을 맞춘 첫 번째 게시물의 내용을 바탕으로 Amazon Q Business의 평가 프레임워크에 대해 자세히 알아본다.

이 포스트는 Zoom 사용자가 Zoom 인터페이스 내에서 Amazon Q 비즈니스 엔터프라이즈 데이터에 직접 액세스할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 기업 보안 경계를 유지하면서 응용 프로그램 간 전환 없이 데이터에 접근할 수 있습니다. 기업은 이제 Amazon Q 비즈니스에서 Zoom을 데이터 액세서로 구성할 수 있어 Amazon Q 인덱스와 Zoom AI Companion 간의 원활한 통합이 가능해집니다.

이 글에서는 Amazon Connect 내에서 Amazon Q를 활용하여 비즈니스 생산성을 높이는 방법을 소개하며, 연구, 데이터 분석, 사기 사례 보고 등을 가능하게 하는 통찰력 제공에 초점을 맞춥니다.