AWS SageMaker Unified Studio를 활용한 생성형 AI 모델의 통합 훈련 및 배포 가이드 서론 생성형 AI 기술의 급격한 발전에 따라 자연어 처리 분야에서의 혁신이 끊임없이…
스위스콤의 AI 기반 네트워크 어시스턴트: Amazon Bedrock을 활용한 네트워크 운영 자동화 구축 사례 서론네트워크 인프라가 복잡해지고 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서, 네트워크 운영 엔지니어들은 비용 효율성과…
기업을 위한 RAG 시스템 구축: Amazon SageMaker JumpStart와 OpenSearch를 활용한 활용 가이드 최근 생성형 AI의 발전과 함께 기업들은 비즈니스 내부 데이터를 적극 활용해 더 정확하고…
AI 에이전트의 통합 거버넌스를 위한 Boomi와 AWS의 협업 – Agent Control Tower 디지털 전환의 가속화와 함께 기업들은 AI 에이전트를 업무에 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 AI…
Amazon SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock Flows를 활용한 AI 워크플로우 자동화 가이드 AI 및 클라우드 기술이 급속히 발전하면서 기업은 더욱 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하고, 다양한…
AWS Bedrock를 활용한 제약 데이터 분석 혁신: 멀티모달 RAG 기반 자동화 솔루션 구축 가이드 소개제약 산업과 생명공학 및 헬스케어 분야는 방대한 양의 비정형 데이터와 복잡한…
기업의 방대한 구조화 데이터를 생성형 AI로 효율적으로 검색하는 다섯 가지 접근법 최근 기업들은 비즈니스 업무에서 더 이상 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 정적인 BI 대시보드를 탐색하지…
기업 워크로드를 위한 AI 혁신 가속화: Amazon Bedrock와 MCP 서버를 활용한 중앙 집중형 아키텍처 활용법 도입 2025년이 되면서 생성형 AI와 관련한 기술은 하루가 멀다 하고…
Amazon SageMaker Python SDK로 AI 추론 워크플로우 간편하게 구축하고 배포하기 AI 애플리케이션이 점점 복잡해지면서, 여러 개의 모델을 조합해 하나의 추론 흐름을 구성하는 워크플로우 방식이 주요…
AWS Architecture Diagram, 이제는 Amazon Q CLI와 MCP로 자동화하자! AWS 솔루션 아키텍처 설계는 클라우드 시스템을 구축할 때 빼놓을 수 없는 핵심 작업입니다. 하지만 복잡한 아키텍처…