Amazon Q Business에 도입된 Agentic RAG: 엔터프라이즈 데이터 활용의 새로운 전환점 최근 AWS는 Amazon Q Business에 Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 도입하며 엔터프라이즈 환경에서의 생성형 AI…
레거시 시스템에서 클라우드 아키텍처로, 몇 분 만에 전환하는 자동화의 시대 오늘날 기업의 경쟁력은 기술 혁신에 얼마나 민첩하게 대응하느냐에 달려 있습니다. 그러나 오래된 레거시 시스템은 이러한…
지능형 문서 처리 자동화: Amazon Bedrock Data Automation 활용 가이드 데이터 중심 비즈니스 시대에서 문서 기반 워크플로우는 여전히 핵심적인 역할을 하고 있으며, 특히 금융, 의료,…
학생의 미래를 설계하는 AI 가이드 – Amazon Bedrock을 활용한 특별 교육 자동화 사례 개요 장애를 가진 학생들이 자신의 성향과 잠재력을 바탕으로 미래 진로를 설계하는 데…
신뢰성과 정확성을 높이는 새로운 LLM 기능: Amazon Nova 모델의 인용 활용 가이드 최근 생성형 AI 기술의 급격한 발전으로 인해 대형 언어 모델(LLM)의 활용도가 크게 늘어나고…
AI 에이전트 배포의 새로운 지평, Amazon Bedrock AgentCore Runtime AI 기술이 빠르게 발전하면서, 기업들은 점점 더 다양한 인공지능 도구와 에이전트를 실무에 도입하려고 노력하고 있습니다. 그러나…
인공지능 추진 가속화 시대에 신뢰성과 정확도를 함께 가져갈 수 있을까요? PwC와 AWS는 가능합니다. PwC와 AWS는 Amazon Bedrock의 Automated Reasoning 기능을 활용해 규제가 엄격한 산업에서 신뢰할…
아마존은 어떻게 Rufus를 대규모로 확장했나? – AWS Trainium과 vLLM 기반 멀티 노드 추론 솔루션 도입 사례 소개 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 실서비스 도입이 늘어나면서, 높은…
AWS Athena와 Amazon Bedrock Agent를 활용한 비용 분석 자연어 질의 자동화 가이드 비즈니스 사용자들이 SQL을 몰라도 데이터 분석을 자연스럽게 수행할 수 있도록 지원하는 기술이 진화하고…
AI 에이전트에서 중요한 요소, '기억(Memory)' – Amazon Bedrock AgentCore Memory로 해결하는 방법 AI 어시스턴트가 5분 전에 들은 내용을 잊어버린다면 과연 쓸모가 있을까요? 인간은 과거 대화,…