아마존 베드록과 Coveo Passage Retrieval API를 활용한 LLM 정확도 향상 방법 소개 생성형 AI의 도입이 가속화되고 있는 디지털 환경에서 대기업은 하나의 중요한 과제에 직면하고 있습니다.…
AWS의 생성형 AI 비즈니스 도우미, Amazon Q Business – Proofpoint의 활용 사례로 본 보안 서비스의 혁신 오늘날 전문가 서비스 영역에서는 인공지능(AI) 기반의 자동화와 데이터 중심…
아마존 Q 비즈니스에서 신뢰할 수 있는 토큰 발급자(TTI)를 통한 인증 도입 가이드 최근 생성형 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하면서, SaaS(Software-as-a-Service) 개발사들은 보안성과 사용자 경험 모두를…
Amazon SageMaker HyperPod CLI와 SDK를 활용한 대규모 AI 모델 훈련 및 배포 자동화 가이드 <h3>소개</h3> <p> AI 모델의 성능 발전에 따라 수십억 개 파라미터를 포함한…
서버리스 Amazon Bedrock 배치 작업 흐름 구축 가이드: AWS Step Functions로 자동화된 AI 처리 실현하기 기업들이 인공지능 및 머신러닝 기술을 본격적으로 도입함에 따라, 초대규모 데이터를…
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…