예측 유지보수를 위한 멀티모달 생성형 AI 어시스턴트 구축과 활용 산업 현장에서 설비의 불시 고장을 사전에 예방하고자 predictive maintenance(예측 유지보수)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이번 글에서는…
문서 데이터에서 동작하는 AI 분석: GenAI IDP Accelerator의 Analytics Agent 활용 소개 비정형 문서 데이터에서 구조화된 정보를 추출하여 의미 있는 인사이트를 확보하는 일은 여전히 많은…
기업을 위한 음성 기반 AI, Mistral Voxtral 모델을 Amazon SageMaker에서 배포하는 방법 최근 음성 및 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 인공지능 모델이 주목받고 있습니다.…
효율적인 AI 질문 처리: Amazon Bedrock을 활용한 Chain-of-Draft(CoD) 프롬팅 기법의 도입 도입 생성형 AI 도입이 가속화되고 있는 오늘날, 조직은 품질, 비용, 지연 시간 간의 균형을…
아마존 SageMaker Studio를 위한 SOCI 인덱싱 도입: AI/ML 컨테이너 환경의 초고속 시작 가이드 머신러닝과 인공지능 개발 환경에서 빠른 반복 실험은 혁신을 가속화시키는 핵심 요소입니다. 특히…
기업 환경에서 AI의 진화는 단순한 챗봇 수준을 넘어, 복잡한 문제 해결을 위한 자율적인 에이전트 기반 시스템으로 나아가고 있습니다. 하지만 이러한 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 안정적으로…
Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 양방향 스트리밍 기능으로 실시간 AI 음성 에이전트 구축하기 최근 들어 자연스러운 음성 대화를 위한 인공지능 에이전트 구축 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.…
기업용 생성형 AI 모델 자산의 추적 및 관리 자동화: Amazon SageMaker AI 활용 가이드 기업에서 커스터마이징된 생성형 AI 모델을 성공적으로 개발하고 운영 환경에 배포하려면 수많은…
머신 러닝 실험 관리를 위한 Amazon SageMaker MLflow와 Snowflake 통합 가이드 머신 러닝 프로젝트를 진행할 때 실험의 버전 관리, 파라미터 추적, 결과 비교 등 다양한…
효과적인 AI 확장을 위한 핵심 전략: 거버넌스-바이-디자인(Governance-by-Design) AI 기술이 비약적으로 발전하면서, 많은 기업들이 생성형 AI를 도입하고 있지만, 그만큼 새로운 도전과제가 함께 따라오고 있습니다. 특히 산업…