Amazon SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock Flows를 활용한 AI 워크플로우 자동화 가이드 AI 및 클라우드 기술이 급속히 발전하면서 기업은 더욱 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하고, 다양한…
AWS Bedrock를 활용한 제약 데이터 분석 혁신: 멀티모달 RAG 기반 자동화 솔루션 구축 가이드 소개제약 산업과 생명공학 및 헬스케어 분야는 방대한 양의 비정형 데이터와 복잡한…
기업의 방대한 구조화 데이터를 생성형 AI로 효율적으로 검색하는 다섯 가지 접근법 최근 기업들은 비즈니스 업무에서 더 이상 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 정적인 BI 대시보드를 탐색하지…
기업 워크로드를 위한 AI 혁신 가속화: Amazon Bedrock와 MCP 서버를 활용한 중앙 집중형 아키텍처 활용법 도입 2025년이 되면서 생성형 AI와 관련한 기술은 하루가 멀다 하고…
인공지능 분산 학습의 진화와 로봇 실험 자동화 AI 기술의 비약적 성장은 모델 구조와 학습 방법의 발전뿐 아니라, 실제 학습 환경의 구조적 변화에서도 눈에 띄는 진보를…
Amazon SageMaker Python SDK로 AI 추론 워크플로우 간편하게 구축하고 배포하기 AI 애플리케이션이 점점 복잡해지면서, 여러 개의 모델을 조합해 하나의 추론 흐름을 구성하는 워크플로우 방식이 주요…
AWS Architecture Diagram, 이제는 Amazon Q CLI와 MCP로 자동화하자! AWS 솔루션 아키텍처 설계는 클라우드 시스템을 구축할 때 빼놓을 수 없는 핵심 작업입니다. 하지만 복잡한 아키텍처…
아마존 Q 비즈니스에서 CDE와 Amazon Bedrock을 활용한 이미지 기반 데이터 분석 자동화 기업의 문서 관리 및 검색 시스템은 주로 텍스트 중심의 정보에 의존해 왔습니다. 하지만…
AWS 비용 분석을 위한 Amazon Q CLI와 MCP 서버 활용 가이드 AWS 인프라 환경에서 비용을 파악하고 최적화하는 작업은 조직 규모를 불문하고 매우 중요합니다. 그러나 전통적인…
Amazon Bedrock Guardrails, 세이프가드 티어로 책임 있는 AI 구현을 한 단계 더 발전시키다 AI 기술의 발전과 함께 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 다양해지고 있습니다. 그에 따라…