AWS Transform으로 비즈니스 인텔리전스(BI) 마이그레이션 자동화하기 오늘날의 기업에서는 데이터 분석의 필요성이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 그러나 이전 버전의 BI 도구를 사용하는 경우 라이선스 비용뿐만…
Reinforcement Fine-Tuning과 LLM-as-a-Judge의 활용 인공지능 기술이 발전하면서, 대형 언어 모델(LLM)은 대화형 에이전트, 창작 도구, 및 의사결정 지원 시스템의 핵심이 되고 있습니다. 하지만 이러한 모델의 경우…
데이터 레이크에서 가치 있는 인사이트 추출하기: Amazon SageMaker와 Amazon Athena로 AI 구현하기 현대 기업들은 방대한 양의 데이터를 다루며, 이로부터 실행 가능한 인사이트를 추출하는 데 있어…
서론 오늘날 금융 기술 업계를 선도하는 Sun Finance는 AWS의 혁신적인 AI 기능을 활용하여 ID 추출 및 사기 탐지를 자동화하는 데 성공했습니다. 이 블로그에서는 Sun Finance가…
AWS 생성형 AI 모델 민첩성 솔루션: LLM 이전 가이드 인공지능(AI) 솔루션의 최적화를 위해 각 조직은 기술 발전에 발맞춰 모델의 유연성을 유지하는 것이 중요합니다. 대형 언어…
Amazon Bedrock AgentCore Gateway: 보안을 강화한 사설 자원 접근 방법 오늘날 인공지능 에이전트는 복잡한 역할을 맡고 있으며, 이는 종종 Amazon Virtual Private Cloud(이하 Amazon VPC)…
서론 계약 분석은 법률, 규제 준수 및 조달 팀에게 시간 소모적인 작업입니다. 본 게시물에서는 AWS 기반으로 구축된 PwC의 AI 주도 주석 솔루션인 AIDA를 통해 이러한…
AI 에이전트 메모리 구성 및 네임스페이스 설계 패턴 AI 에이전트를 개발할 때 개발자들이 직면하는 주요 문제 중 하나는 세션을 넘어 메모리를 구성하는 것입니다. 이는 잘못된…
아마존 베드록 에이전트코어 런타임에서 서버리스 MCP 프록시 실행하기 인공지능 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 도구와 연결되면 데이터베이스 쿼리, API 호출, 파일 작업 등 다양한 기능에…
AI 기반 데이터 구축: 뱅가드의 가상 분석가 여정 오늘날 많은 기업은 복잡한 데이터 세트에 대한 분석을 필요로 합니다. 하지만, 이러한 데이터 분석의 필요성은 전문적인 SQL…