소개 Amazon SageMaker AI는 복잡한 멀티턴 강화 학습(멀티턴 RL)을 제공하여 지능적인 에이전트가 연속적인 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 글에서는 SageMaker AI를 활용한 멀티턴 RL의…
Amazon Bedrock를 활용한 AI 생성 피싱 방지 방법 AI 기술의 발전으로 이메일 피싱 공격이 더욱 정교해지면서, 보안 팀에게 새로운 도전 과제가 등장했습니다. 피싱 이메일은 이제…
인스크라이브, 아마존 베드록 활용으로 문서 사기 방지를 향상시키다 현대 금융 기관들은 매일 수천 건의 애플리케이션을 처리하며, 문서내 사기는 매 16개 중 1개의 사례로 증가하고 있습니다.…
서론 대형 언어 모델(LLM)은 정보 처리와 생성 방식을 혁신적으로 변화시켰지만, 여전히 여러 출처의 지식을 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 정보 검색 증강 생성(RAG)…
AI 시스템의 메모리 관리: AgentCore 메타데이터 필터링 전략 인공지능(AI) 시스템이 고객과의 대화에서 얻은 정보를 기억하고 회상하며 활용하는 능력은 그 자체로 혁신적입니다. 하지만 대량의 데이터와 대화…
에이전트 간 통신을 위한 서버리스 A2A 게이트웨이 구축 가이드 소개 기업들이 AI 에이전트를 팀, 벤더 및 인프라에 배치하면서 에이전트 간 통신 관리에 대한 운영적인 부담이…
인공지능 혁신: Amazon Bedrock과 AI 모델 활용 도입 최신 인공지능 환경에서는 다양한 AI 모델의 통합 운영이 중요해지고 있습니다. 특히, AWS GovCloud(US)에서의 Amazon Bedrock를 활용하여 NVIDIA…
SageMaker AI를 활용한 BoltzGen을 통한 단백질 설계 가속화 최근 단백질 설계 분야에서의 혁신은 Amazon SageMaker AI와 같은 고성능 플랫폼을 통해 가속화되고 있습니다. 이번 블로그 포스팅에서는…
모델 선택을 단순화하는 아마존 베드록 모델 프로파일러 소개 현재 생성적 AI의 사용은 여러 산업에서 가속화되고 있으며, Amazon Bedrock는 생산 수준의 AI 애플리케이션을 위한 관리형 서비스를…
안전하게 프론티어 모델을 고객에게 제공하기 AWS는 워크로드를 운용하기 위한 가장 안전한 장소가 되는 것을 목표로 하며, 20여 년 전 AWS의 시작부터 서비스 전반에 걸쳐 보안에…