Amazon Bedrock의 Web Search 지원: 최신 웹 지식으로 모델 강화하기 AWS 뉴욕 서밋 2026에서 발표된 Web Search 기능은 Amazon Bedrock 내에서 실시간 웹 지식을 활용하여…
웹 인사이트 자동 추출을 위한 Amazon Bedrock 활용 가이드 인사이트를 자동으로 추출하기 위해 다양한 웹사이트를 수작업으로 확인하는 것은 시간이 많이 드는 작업입니다. 많은 디자이너와 마케터는…
소개이번 블로그에서는 AWS가 Formula 1®(F1)의 데이터 운영을 어떻게 혁신했는지에 대해 자세히 설명하고자 합니다. F1은 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 데이터를 자동화하고 운영 효율성을 높였습니다. 데이터 온보딩…
AWS Bedrock에서의 자동화된 정책 개선: 활용과 사례 AWS Bedrock는 클라우드 내에서 AI 시스템을 안전하게 운영하기 위한 여러 가지 자동화 툴을 제공합니다. 오늘은 그중 "자동화된 정책…
인공지능 기반 분석의 진화와 AWS의 역할 데이터 분석 기술이 기계 학습과 AI의 양적 성장을 이루며 많은 주목을 받고 있습니다. 특히 기업이 AI 기반 분석을 수용함으로써…
AWS를 활용한 AI 에이전트의 최적화 및 자동화 가이드 AWS는 혁신을 가속화하고 비용을 절감하며 효율적으로 확장할 수 있는 가장 포괄적인 클라우드 솔루션을 제공합니다. 다양한 도구와 기능을…
Kimi K3 모델을 AWS에 배포하는 가이드 AI 모델의 발전으로 많은 기업들이 대규모 인공지능 모델을 자체 인프라에서 배포하려는 수요가 증가하고 있습니다. 특히, Kimi K3 모델은 이러한…
아마존 베드락의 새로운 트렌드: 고급 프롬프트 최적화 디지털 혁신의 시대에서 AI(인공지능)의 중요성은 나날이 강조되고 있습니다. 특히, 아마존 베드락(Amazon Bedrock)은 생성적 AI 애플리케이션을 위한 도구로 그…
GPT-5.6: Amazon Bedrock에서의 활용 가이드 최근 AWS에서 OpenAI의 신형 GPT-5.6 모델을 Amazon Bedrock을 통해 제공하면서 AI 활용에 대한 관심이 높아졌습니다. 이 글에서는 이를 활용하는 방법과…
Amazon SageMaker AI 엔드포인트를 통한 추론 메타 모니터링의 중요성 소개 머신러닝(ML) 모델의 예측 품질을 추적하지 않으면, 오류가 발생할 때까지 고객 불만이나 일시적인 점검을 통해서만 알게…