아마존 Nova Act SDK 미리보기: 브라우저 자동화 에이전트를 위한 실전 활용 가이드 브라우저 기반 업무 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 특히 API가…
법률 문서 분석 자동화의 혁신, Amazon Bedrock Agents를 활용한 eDiscovery 솔루션 구축 가이드 기업의 법무팀은 전자증거 개시(eDiscovery) 업무 중 수천 개 문서를 수작업으로 검토하느라 막대한…
PerformLine, Amazon Bedrock 기반 프롬프트 엔지니어링으로 마케팅 컴플라이언스 자동화 혁신 도입 기업들이 소비자에게 제공하는 콘텐츠가 갈수록 복잡하고 다변화됨에 따라, 마케팅 및 광고 메시지의 컴플라이언스(규제 준수)…
추천 시스템 콜드스타트 문제, AWS Trainium과 vLLM으로 해결하기 인공지능 기반 추천 시스템을 도입한 많은 기업들이 공통적으로 부딪히는 숙제가 있습니다. 바로 '콜드스타트(cold-start) 문제'입니다. 신규 사용자 또는…
아마존 노바 모델 벤치마킹: MT-Bench 및 Arena-Hard-Auto를 활용한 성능 평가 가이드 도입 생성형 AI의 핵심 기술인 대규모 언어 모델(LLM)은 대화형 AI, 복합 추론, 코드 생성…
아마존 Nova 모델을 SageMaker AI로 커스터마이징하는 방법: DPO 기반 활용 사례와 가이드 최근 뉴욕에서 열린 AWS Summit에서는 Amazon SageMaker AI를 활용하여 Amazon Nova 기초 모델을…
기업용 생성형 AI 솔루션의 강력한 검색 자동화: Amazon Q index와 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 통합 활용 최근 기업에서는 고객 경험 강화, 의사 결정 자동화, 운영 효율화를…
최근 인공지능(AI)의 활용이 산업 전반으로 확산되고 있는 가운데, 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 강화하고 최신 정보 및 도메인 특화 지식을 반영하기 위한 기술로 ‘검색 기반 생성(RAG,…
AWS와 일본 경제산업성이 협력하여 추진한 GENIAC(Generative AI Accelerator Challenge) Cycle 2는 단순한 하드웨어 제공을 넘어선, 대규모 생성형 AI 모델 학습을 위한 복합적인 기술 및 조직적…
Amazon Q Developer와 MCP 서버를 활용한 딥러닝 환경 자동화 및 최적화 가이드 AI 및 머신러닝(ML) 기술이 진화함에 따라 기업들은 갈수록 복잡해지는 모델과 환경을 효율적으로 관리할…