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.

기업은 지능적인 AI 에이전트를 구동하기 위해 구조화된 데이터 저장소에 원활하게 접근해야 합니다. 그러나 이러한 자원이 여러 AWS 계정에 걸쳐있는 경우 통합 문제가 발생할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock 에이전트를 서로 다른 AWS 계정에 있는 Amazon Redshift 클러스터의 지식베이스에 연결하는 실용적인 솔루션을 탐구합니다.

Amazon Bedrock을 사용하여 Text-to-SQL 솔루션을 구축하는 방법을 소개하고, Amazon Bedrock 에이전트의 기능을 설명하며, Part 2에서는 Amazon Q와 QuickSight를 활용하여 비즈니스 통찰력을 제공하는 방법을 소개합니다.

Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition 데이터를 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 통해 자연어 쿼리할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.

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.