이 포스트에서는 AppSync 이벤트를 사용하여 능력있고 서버리스 AI 게이트웨이 아키텍처의 기반을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. AWS 서비스와의 통합 방법을 탐색하여 AI 게이트웨이 아키텍처에서 제공되는 기능을 포괄적으로 다룹니다. 또한 샘플 코드로 여러분의 계정에서 시작할 수 있도록 안내합니다.

Qbtech는 Amazon SageMaker AI와 AWS Glue를 활용하여 머신러닝 워크플로우를 최적화했고, 특징 공학 시간을 주간에서 몇 시간으로 단축하면서도 의료 공급자가 요구하는 높은 임상 기준을 유지했다.

Hapag-Lloyd가 ML을 활용한 선박 도착 및 출발 시간 예측 어시스턴트를 개발하고 산업에서의 주요 성과 지표인 일정 신뢰성을 향상시켰다. Amazon SageMaker AI를 사용하고 견고한 MLOps 실천을 통해 고객에게 품질을 약속하고 있다.

자연어 데이터베이스 분석이 조직이 구조화된 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 대형 언어 모델 (LLM) 에이전트의 힘을 통해 복잡한 쿼리를 명확하고 검증 가능한 추론 단계로 분해하고, 오류를 잡아내고 실패를 분석하며 쿼리를 사용자 의도와 스키마 요구 사항과 정확하게 일치하도록 세밀하게 조정함으로써 데이터베이스 분석을 향상시킵니다.

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.