AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

HAQM Bedrock과 HAQM Neptune으로 지식 그래프를 활용한 GraphRAG 애플리케이션 구축하기

이 글은 AWS Database 블로그의 Using knowledge graphs to build GraphRAG applications with HAQM Bedrock and HAQM Neptune의 한국어 번역입니다. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델과 외부 지식 소스를 결합하는 혁신적인 접근 방식으로, 더 정확하고 정보가 풍부한 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다. 이 기술은 언어 모델의 맥락 이해 및 일관된 응답 생성 능력과 […]

SK하이닉스의 RAG 플랫폼 구축 및 성능 평가/분석 연구 사례

이 블로그는 SK hynix 오세진 TL, 노정기 TL, 오태진 TL 이 함께 작성하였습니다. SK 하이닉스는 AI 시대라는 새로운 세상의 중심에 반도체가 있다는 사명감을 가지고 최고의 기술력을 향해 끊임없는 혁신을 이뤄 가고 있습니다. 세계 최고 성능의 HBM3를 최초 개발 및 출시한 데 이어 확장 버전인 HBM3E 역시 세계 최초 양산에 성공하며 메모리 반도체 시장을 선도하고 있고, 세계 […]

AWS가 제공하는 완전 관리형 병렬 파일시스템, HAQM FSx for Lustre – 1

이전 글에서는 병렬 파일시스템의 기본 개념과 특징, 그리고 대표적인 병렬 파일시스템인 Lustre에 대해 살펴보았습니다. 병렬 파일시스템은 무엇이고 왜 필요할까? 지구상에서 가장 인기있는 병렬 파일시스템, Lustre 파일시스템 알아보기 이번에는 AWS가 제공하는 완전 관리형 병렬 파일시스템 서비스인 HAQM FSx for Lustre를 알아보겠습니다. What is HAQM FSx for Lustre? 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서는 대량의 데이터를 신속하게 처리해야 하며, 이를 […]

생성형 AI로 실현하는 장애 대응부터 지식 자산화까지: HAQM Bedrock, Slack 그리고 Atlassian Confluence 통합 지능형 시스템

배경 및 문제 정의 현대의 IT 인프라 환경은 그 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 도입이나 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 확산으로 기업의 IT 운영팀이 대응해야 할 영역은 지속적으로 확장되고 있습니다. 특히 시스템 전반에서 발생하는 다양한 종류의 로그 데이터, 메트릭 그리고 메시지들을 효과적으로 분석하고 신속하게 대응하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 신속한 장애 대응의 필요성 […]

티머니의 MLOps 구현 사례 : HAQM SageMaker를 활용한 배차모델 자동화 및 배포

이 블로그는 티머니의 반용주 매니저, 구현서 매니저, 오지훈 매니저와 함께 작성되었습니다 티머니는 ‘이동을 편하게, 세상을 이롭게’를 경영철학으로, ‘더 편한 이동과 결제를 위한 플랫폼 기업’으로 성장하고 있습니다. 티머니는 세계적으로 기술력을 인정 받고 있는 ‘티머니 교통카드 시스템’을 기반으로 대중교통 정산 및 모바일티머니 서비스를 제공하며, 뉴질랜드, 말레이시아, 몽골 등 전 세계에 교통카드 시스템을 수출하고 있습니다. 티머니는 ‘고객’과 ‘공익성’을 […]

HAQM Bedrock Guardrails로 LLM 스트리밍 출력 보호하기

생성형 AI 기술의 발전과 함께, AI 모델의 입출력을 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 생성하는 콘텐츠를 제어하고 보호하는 메커니즘의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 HAQM Bedrock에서는 HAQM Bedrock Guardrails라는 강력한 도구를 제공하여 LLM 애플리케이션의 안전성 및 신뢰성을 높이고 있습니다. HAQM Bedrock Guardrails는 기업들이 […]

HAQM Bedrock에서 교차 리전 추론 시작하기

이번 게시글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Getting started with cross-region inference in HAQM Bedrock by Talha Chattha, Andrew Kane, Rupinder Grewal, and Sumit Kumar를 한국어 번역 및 편집하였으며, 현재 2025.02 기준으로 변경된 내용 (에: 가능 모델) 을 반영하여 작성되었습니다. 생성형 AI 솔루션의 등장으로 기업들이 파운데이션 모델을 도입하여 전례 없는 기회를 창출함에 따라, 산업 전반에서 […]

인디프의 HAQM Connect를 활용한 클라우드 콜센터 구축

인디프는 IP (Intellectual Property)데이터를 활용하여 고객과 변리사를 연결하는 플랫폼 서비스 INDIP를 제공하고 있습니다. 특허, 상표, 디자인 등 다양한 분야에서 고객이 자신의 기술과 산업 분야에 적합한 변리사를 찾을 수 있도록 돕습니다. 이를 위해 100만 건 이상의 특허 데이터를 활용하여 각 사무소와 변리사들의 기술 분야별 전문성을 분석하고 있습니다. 최근 생성형 AI를 활용한 특허 상담 비서 ‘제노스(GENOS)’를 개발하여, […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 3부: 카카오스타일의 AI 기반 맞춤형 여행 가이드 서비스

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 HAQM Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 2부: 카카오스타일의 혁신적인 AI 코디 추천 서비스

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 HAQM Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]