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,…
금융 분석 AI 에이전트 구축: LangGraph, Strands Agents, MCP를 활용한 아키텍처 가이드 서론 금융 산업은 복잡한 분석을 요구하고, 실시간으로 적응 가능한 의사결정 시스템이 필요합니다. 이와…
아마존 SageMaker HyperPod와 P6e-GB200 UltraServer: 초거대 AI 모델을 위한 새로운 기준 서론현대 인공지능 시대에서는 초거대 AI 모델의 훈련과 배포가 핵심 화두로 떠오르고 있습니다. 특히 수조…
AI 운영 자동화의 핵심, Amazon SageMaker Unified Studio 아키텍처 가이드 들어가며 인공지능(AI) 기술의 확산에 따라 기업들은 데이터와 분석, ML 모델을 통합하고 효율적인 운영을 위한 체계적인…
자동화된 AIOps 구현을 위한 SageMaker Unified Studio 활용 가이드: 실전 구축 편 AI/ML 기술이 비즈니스 전반에 확산됨에 따라, 이를 안정적으로 운영하고 관리하는 체계적 접근인 AIOps(AI…
법률 문서 리뷰의 패러다임을 바꾸는 Lexbe와 Amazon Bedrock 기반 자동화 전략 서론 법률 분야에서의 문서 리뷰 작업은 대량의 데이터를 분석하고 정리하는 필수적 절차입니다. 하지만 수십만…
인공지능으로 디지털 의료 대화 분석 자동화: Indegene 사례 서론 디지털이 보편화된 시대에 헬스케어 분야 역시 소셜미디어를 통해 활발히 논의되고 있습니다. 하지만 제약사나 생명과학 기업이 소셜미디어…