아마존 SageMaker HyperPod, 클릭 한 번으로 분산 학습 클러스터 자동 생성하기 머신러닝 모델의 학습과 추론 환경을 구축하는 과정은 복잡한 인프라 구성 요소와 설정이 필요하기 때문에…
문서 처리의 진화 – Amazon Bedrock 기반 KIE 솔루션 구축 및 평가 가이드 소개 문서 처리 자동화 기술은 이제 단순한 편의성을 넘어 기업의 경쟁력을 결정짓는…
Amazon Bedrock Knowledge Base를 Terraform으로 손쉽게 구축하는 방법 기업들이 생성형 AI 애플리케이션을 개발할 때 가장 효과적인 접근 방식 중 하나는 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 전략입니다. 이…
인공지능과 클라우드의 결합을 통한 자연어 기반 데이터 분석 혁신: Amazon Nova 활용 가이드 소개 데이터 분석이 비즈니스의 핵심 역량으로 강조되면서, 비기술 사용자도 손쉽게 데이터를 탐색할…
AWS Bedrock AgentCore Runtime에서 사용자 지정 도메인 설정 방법 인공지능 에이전트를 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에 배포할 때, 기본적으로 제공되는 엔드포인트는 다음과 같은 형식입니다.https://bedrock-agentcore.{region}.amazonaws.com/runtimes/{EncodedAgentARN}/invocations이러한 엔드포인트는 길고…
클라우드 AI 보안을 위한 필수 가이드: Datadog을 활용한 Amazon Bedrock 오탐지 방지 및 보안 자동화 클라우드 환경에서 생성형 AI 서비스인 Amazon Bedrock을 도입하는 기업이 빠르게…
아마존 SageMaker HyperPod에서의 자동 확장(Auto Scaling)의 도입과 활용 방법 머신러닝 모델을 대규모로 운영하려면, 예측할 수 없는 부하와 비용 간의 균형 및 자동 자원 관리가 매우…
아마존 재무팀이 Amazon Bedrock과 Amazon Kendra를 활용해 AI 비서를 구축한 방법 소개 기업의 재무 분석은 방대한 데이터, 복잡한 문서, 그리고 다양한 시스템 내의 정보를 빠르게…
아프리카 대기질 예측을 위한 머신러닝 기반 자동화 솔루션 구축 가이드 전 세계적으로 대기 오염 문제는 점차 심각해지고 있으며, 특히 아프리카에서는 PM2.5(지름이 2.5마이크로미터 이하인 초미세먼지) 측정에…
부에노스아이레스 시민을 위한 AI 챗봇 ‘Boti’와 Amazon Bedrock 기반 자동화 시스템 구축 사례 시민들이 정부 정보를 더욱 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 하는 것이 디지털…