데이터 레이크에서 가치 있는 인사이트 추출하기: Amazon SageMaker와 Amazon Athena로 AI 구현하기 현대 기업들은 방대한 양의 데이터를 다루며, 이로부터 실행 가능한 인사이트를 추출하는 데 있어…
서론 오늘날 금융 기술 업계를 선도하는 Sun Finance는 AWS의 혁신적인 AI 기능을 활용하여 ID 추출 및 사기 탐지를 자동화하는 데 성공했습니다. 이 블로그에서는 Sun Finance가…
AWS 생성형 AI 모델 민첩성 솔루션: LLM 이전 가이드 인공지능(AI) 솔루션의 최적화를 위해 각 조직은 기술 발전에 발맞춰 모델의 유연성을 유지하는 것이 중요합니다. 대형 언어…
Amazon Bedrock AgentCore Gateway: 보안을 강화한 사설 자원 접근 방법 오늘날 인공지능 에이전트는 복잡한 역할을 맡고 있으며, 이는 종종 Amazon Virtual Private Cloud(이하 Amazon VPC)…
서론 계약 분석은 법률, 규제 준수 및 조달 팀에게 시간 소모적인 작업입니다. 본 게시물에서는 AWS 기반으로 구축된 PwC의 AI 주도 주석 솔루션인 AIDA를 통해 이러한…
AI 에이전트 메모리 구성 및 네임스페이스 설계 패턴 AI 에이전트를 개발할 때 개발자들이 직면하는 주요 문제 중 하나는 세션을 넘어 메모리를 구성하는 것입니다. 이는 잘못된…
아마존 베드록 에이전트코어 런타임에서 서버리스 MCP 프록시 실행하기 인공지능 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 도구와 연결되면 데이터베이스 쿼리, API 호출, 파일 작업 등 다양한 기능에…
AI 기반 데이터 구축: 뱅가드의 가상 분석가 여정 오늘날 많은 기업은 복잡한 데이터 세트에 대한 분석을 필요로 합니다. 하지만, 이러한 데이터 분석의 필요성은 전문적인 SQL…
Amazon Nova 2 Sonic를 활용한 텍스트 에이전트의 음성 비서로의 전환 가이드 소개 현대의 소비자들은 빠르고 자연스러운 대화를 기대하며, 타이핑 대신 실시간으로 말하고 이해하는 방식을 선호합니다.…
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 모델: Amazon SageMaker JumpStart에서의 활용 방법 최근 NVIDIA의 Nemotron 3 Nano Omni 모델이 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 사용 가능하게 되었습니다.…