AI 애플리케이션을 위한 멀티 테넌트 솔루션 구축 가이드 최근 AI 애플리케이션의 발전과 함께, 멀티 테넌트 구조를 활용한 솔루션 구축이 중요한 도전 과제가 되었습니다. AWS의 Amazon…
AI 에이전트를 위한 지능별 과금 시스템 구축: Ampersend와 Amazon Bedrock AgentCore 결제 활용 소개 에이전트 AI에서 Ampersend는 Amazon Bedrock AgentCore 결제를 활용해 지능별 과금 시스템을…
아마존 SageMaker AI에서 ComfyUI를 활용한 콘텐츠 생성 자동화 소개디지털 마케팅에서 콘텐츠 생성은 기업의 성과에 직접적인 영향을 미칩니다. 아마존 SageMaker AI의 ComfyUI 워크플로우는 기업이 대규모로 콘텐츠를…
도입: 멀티모달 AI를 활용한 항공 이미지를 검색 가능한 지식 기반으로 활용 항공 이미지를 단순한 시각적 데이터에서 자연어 검색이 가능한 지식 기반으로 전환하는 것은 보험, 부동산,…
아마존 베드록 에이전트코어를 위한 웹 검색 기능 소개 인공지능(AI) 에이전트는 조직이 정보를 찾고 활용하는 방식을 혁신하고 있으나, 정보가 기본적으로 모델 학습 시점에 고정된다는 구조적 한계를…
도입 Amazon Quick와 Adobe Marketing Agent를 활용하면 마케팅 팀이 캠페인 성과 및 인사이트를 몇 초 만에 받을 수 있습니다. 이 글에서는 Amazon Quick과 Adobe Marketing…
도입 현대 AI 모델을 운영하고 관리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI의 추론 엔드포인트를 모니터링하고 디버그하는 일은 더 도전적인 과제입니다.…
Amazon Bedrock AgentCore Harness: 아이디어에서 프로덕션 에이전트까지 빠르게 도약하기 인공지능 발전에 따라 복잡한 시스템이 필요해졌고, 큰 그림에서 본다면 각 시스템의 통합과 자동화가 절실히 요구되고 있습니다.…
아마존 SageMaker AI의 비동기 추론: 인라인 요청 페이로드 지원 소개Amazon SageMaker AI의 비동기 추론이 이제 인라인 요청 페이로드를 지원하여 사용자가 인퍼런스 페이로드를 직접 InvokeEndpointAsync API의…
Amazon Quick의 자율 에이전트로 하루를 효율적으로 보내는 방법 디지털 시대의 바쁜 업무 환경에서 시간을 효율적으로 관리하는 것은 매우 중요합니다. Amazon Quick는 AI 비서로서 여러분이 가장…