Amazon Bedrock IDE

생성형 AI 애플리케이션 개발 가속화

개요

Amazon Bedrock IDE(평가판)는 Amazon SageMaker Unified Studio(평가판)에 통합된 관리형 협업 환경으로, 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축 및 조정할 수 있습니다. Amazon Bedrock의 고성능 파운데이션 모델(FM)과 Knowledge Bases, Guardrails, Agents, Flows 같은 고급 사용자 지정 기능에 액세스할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 이러한 보안 환경을 통해 팀은 요구 사항 및 책임 있는 AI 가이드라인에 맞게 조정된 생성형 AI 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있습니다.

모든 기술 수준에서 손쉬운 생성형 AI 개발을 지원

Amazon Bedrock IDE는 모든 기술 수준의 개발자에게 간편하고 액세스 가능한 경험을 제공하여 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화합니다. 개발자는 Amazon Bedrock의 강력한 기능을 활용하여 직관적인 인터페이스와 간소화된 워크플로를 통해 프로젝트에서 원활하게 협업할 수 있습니다. 또한 데이터에 대한 통제된 액세스를 확보하여 비즈니스 요구에 맞춰 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 앱의 프로토타이핑, 반복, 배포를 가속화합니다.

Bedrock Studio 시작 화면

사용자 지정 생성형 AI 애플리케이션 구축

개발자는 파운데이션 모델을 요구 사항, 데이터, 워크플로, 윤리 표준에 맞게 조정할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기능을 활용하여 독점 데이터 소스에서 지식 기반을 생성함으로써 모델 응답이 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정되도록 할 수 있습니다. 또한 기본 서비스를 자세히 살펴보지 않고도 Agents를 사용하여 채팅 에이전트 앱을 구축하고, 보호 및 개인 정보 보호를 위한 가드레일을 추가하고, 신속한 반복을 위해 프롬프트 엔지니어링, 함수, Flows 같은 고급 기능을 활용할 수 있습니다.

Bedrock Studio 의료 서비스 챗봇 화면

이해 관계자 간의 원활한 협업

Amazon SageMaker Unified Studio에 통합된 Amazon Bedrock IDE는 다양한 기술을 갖춘 비즈니스 및 기술 이해 관계자를 포함하여 다양한 팀 간의 원활한 협업을 촉진합니다. 사용자는 공동으로 생성형 AI 애플리케이션을 안전한 방식으로 구축, 사용자 지정, 공유할 수 있으므로 신뢰할 수 있는 부서 간 협업이 가능합니다. 이를 통해 팀은 회사 고유 콘텐츠 생성, 워크플로 자동화, 소프트웨어 개발과 같은 광범위한 생성형 AI 애플리케이션에서 협업할 수 있습니다.

Bedrock Studio 의료 보험 화면

고성능 모델을 간편하게 평가 및 채택

Amazon Bedrock IDE는 주요 AI 기업의 다양한 고성능 FM에 대한 액세스를 제공합니다. 생성형 AI 플레이그라운드 경험은 개발자가 다양한 모델 및 구성을 비교할 수 있도록 하여 모델 평가를 간소화합니다. 또한 자동화된 모델 평가를 통해 사용자는 성능, 품질 및 안전성 지표를 평가하여 특정 사용 사례에 적합한 모델을 손쉽게 식별하고 채택할 수 있습니다.

Bedrock Studio 작업 공간 화면

책임 있는 AI 가드레일 구현

개발자는 생성형 AI 앱이 적절한 출력을 생성하도록 사용자 입력과 모델 응답 모두에 대해 가드레일을 생성하고 콘텐츠 필터를 설정할 수 있습니다. 다양한 범주에 걸쳐 필터링 수준을 설정하고 거부된 주제를 추가하고 책임 있는 AI 지침 및 원하는 출력에 부합하도록 애플리케이션을 조정하여 가드레일 동작을 사용자 지정할 수 있습니다.

Bedrock Studio 가드레일 화면

고객

  • Adastra

    당사는 내장된 데이터 거버넌스와 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 복잡한 데이터 분석, ML, 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다. Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하기 전에는 고객의 데이터 및 정보 작업자를 위해 여러 도구를 배포하는 작업이 대부분 수작업이어서 시간이 많이 걸렸고 강력한 데이터 아키텍처 프로비저닝을 보장하는 것은 어려운 일이었습니다. 이제는 Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하여 데이터 엔지니어와 ML 과학자를 위해 단일 데이터 작업자 도구를 배포할 수 있습니다. 또한 데이터 인프라 배포를 자동화하여 고객의 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 개선할 수 있을 것입니다.

    Zeeshan Saeed, Adastra Chief Technology and Strategy Officer
  • Toyota

    당사는 자동차 사업부 운영 전반에 분산되어 있는 사일로화된 데이터세트를 해결하기 위해 커넥티드 카, 판매, 제조 및 공급망 부서 전반의 데이터를 통합하고 관리할 수 있는 Amazon SageMaker를 탐색하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 데이터를 손쉽게 검색, 탐색, 공유하여 품질 문제를 사전에 방지하고, 고객 안전 및 만족도를 제고하고, 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있는 토대를 마련할 수 있습니다.

    Kamal Distell, TMNA VP of Data, Analytics, Platforms, and Data Science