Amazon Web Services 한국 블로그

Antje Barth

Author: Antje Barth

Antje Barth is a Principal Developer Advocate for generative AI at AWS. She is co-author of the O’Reilly books Generative AI on AWS and Data Science on AWS. Antje frequently speaks at AI/ML conferences, events, and meetups around the world. She also co-founded the Düsseldorf chapter of Women in Big Data.

Amazon Bedrock Guardrails, 이미지 지원을 통해 멀티모달 유해성 검출 지원(미리보기)

오늘은 Amazon Bedrock Guardrails의 이미지 지원을 통해 멀티모달 유해성 검출 평가판을 발표합니다. 이 새로운 기능은 텍스트뿐만 아니라 원하지 않는 이미지 콘텐츠를 탐지하고 필터링하여 사용자 경험을 개선하고 생성형 AI 애플리케이션에서 모델 출력을 관리하는 데 도움이 됩니다. Amazon Bedrock Guardrails를 사용하면 원하지 않는 콘텐츠를 필터링하고, 개인 식별 정보(PII)를 삭제하고, 콘텐츠 안전 및 개인 정보 보호를 강화하여 생성형 […]

차세대 Amazon SageMaker 소개: 모든 데이터, 분석 및 AI를 위한 중심 서비스

오늘 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker를 발표하겠습니다. 완전히 새로운 SageMaker에는 데이터 탐색, 준비 및 통합, 빅 데이터 처리, 빠른 SQL 분석, 기계 학습(ML) 모델 개발 및 훈련, 생성형 AI 애플리케이션 개발에 필요한 거의 모든 구성 요소가 포함되어 있습니다. 현재 Amazon SageMaker는 Amazon SageMaker AI로 이름이 변경되었습니다. SageMaker AI는 차세대 SageMaker […]

Amazon Bedrock 다중 에이전트 협업 기능 출시 (미리보기)

오늘은 Amazon Bedrock 다중 에이전트 협업 기능을 미리보기로 발표합니다. 다중 에이전트 협업을 사용하면 전문 기술이 필요한 복잡한 다단계 작업을 함께 수행하는 여러 AI 에이전트를 빌드, 배포 및 관리할 수 있습니다. 복잡한 작업을 처리하기 위해 에이전트가 두 개 이상 필요한 경우 추가 전문 에이전트를 생성하여 프로세스의 다양한 측면을 처리할 수 있습니다. 그러나 작업이 복잡해짐에 따라 이러한 […]

Amazon Bedrock 자동 추론 검사 기능 출시: 수학적 방식으로 LLM 환각으로 인한 사실 오류 방지 (미리보기)

오늘은 대규모 언어 모델(LLM)로 생성한 응답의 정확성을 수학적으로 검증하고 할루시네이션으로 인한 사실의 오류를 방지하는 데 도움이 되는 Amazon Bedrock Guardrails의 새로운 보호 장치로 자동 추론 검사(평가판)를 추가합니다. Amazon Bedrock Guardrails를 사용하면 원하지 않는 콘텐츠를 필터링하고, 개인 식별 정보(PII)를 삭제하고, 콘텐츠 안전 및 개인 정보 보호를 강화하여 생성형 AI 애플리케이션을 위한 보호 장치를 구현할 수 있습니다. […]

AWS 주간 소식 모음: 에이전트 워크플로, Amazon Transcribe, AWS Lambda 인사이트 등

에이전트 워크플로는 AI 혁신의 초석으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 이를 통해 지능형 시스템은 인간의 문제 해결 방식과 같이 복잡한 작업을 자율적으로 처리하고 개선할 수 있습니다. 지난 주에는 Amazon Bedrock을 사용한 서버리스 에이전트 워크플로를 출시했습니다. 이 워크플로는 Andrew Ng 박사와 DeepLearning.AI가 공동으로 개발한 새로운 단기 교육 과정입니다. 동료인 Mike Chambers가 진행하는 이 실습 과정에서는 인프라 관리의 번거로움 […]

AI21 Labs의 Jamba 1.5 모델, Amazon Bedrock 정식 출시

오늘 저희는 AI21 Labs의 강력하고 새로운 Jamba 1.5 대규모 언어 모델(LLM) 제품군을 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있다고 발표합니다. 이 모델은 광범위한 애플리케이션에서 속도, 효율성 및 성능을 제공하여 긴 컨텍스트 언어 기능이 크게 향상되었음을 나타냅니다. Jamba 1.5 모델 제품군에는 Jamba 1.5 Mini와 Jamba 1.5 Large가 포함됩니다. 두 모델 모두 256K 토큰 컨텍스트 창, 구조화된 JSON 출력, […]

AWS 주간 소식 모음: Llama 3.1, Mistral Large 2, AWS Step Functions, AWS Certification 업데이트 등

저는 Amazon Web Services(AWS) 커뮤니티 회원들의 재능과 열정, 특히 기술 커뮤니티의 다양성, 형평성, 포용성을 높이기 위한 노력에 항상 놀라움을 금치 못하고 있습니다. 지난 주에 저는 Natalie가 이끄는 AWS 사용자 그룹 여성 모임에서 연설할 수 있는 영광을 누렸습니다. 이 그룹은 여성의 역량을 강화하고 연결하며 클라우드 컴퓨팅을 탐색할 수 있는 지원 환경을 제공하는 데 전념하고 있습니다. 최근에 […]

Amazon Bedrock용 지식 기반, 추가 데이터 커넥터 지원 (미리 보기)

파운데이션 모델(FM)과 에이전트는 Amazon Bedrock용 지식 기반을 사용하여 회사의 프라이빗 데이터 소스에서 검색 증강 생성(RAG)을 위한 컨텍스트 정보를 검색할 수 있습니다. RAG는 FM이 보다 관련성 있고 정확하며 맞춤화된 응답을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 지난 몇 달 동안 AWS는 임베딩 모델, 벡터 스토어, FM을 지식 기반에 지속적으로 추가했습니다. 오늘 Amazon Simple Storage Service(S3) 외에도 이제 웹 […]

AWS 주간 소식 모음: LlamaIndex의 Amazon Neptune 지원, AWS CloudFormation 스택 강제 삭제 등

지난주, Dr. Matt Wood(VP for AI Products, AWS)의 기조 연설이 로스앤젤레스 AWS Summit에서 있었습니다. Matt와 초청 연사들은 생성형 인공 지능(생성형 AI), 개발자 도구, 기반 인프라의 최신 발전 상황을 공유하고 이 모두가 합쳐지면 빌더에게 가능한 것이 어떻게 바뀔지 보여 주었습니다. YouTube에서 전체 기조 연설을 시청하실 수 있습니다. LA Summit에서 발표된 내용 중에는 2025년까지 전 세계 2백만 […]

Amazon Titan Text Premier 모델 출시 – Amazon Bedrock 기반 검색 증강 생성 (RAG) 및 에이전트 기반 생성형 AI 앱 구축

오늘 Amazon Titan 모델 제품군에 속하는 새로운 제품인 Amazon Titan Text Premier를 이제 Amazon Bedrock에서 만나보실 수 있게 되었습니다. Amazon Titan Text Lite와 Titan Text Express에 이어 새롭게 선보이는 Amazon Titan Text Premier는 Amazon Titan 모델 제품군의 최신 대규모 언어 모델(LLM)로, Amazon Bedrock 내에서 모델 선택의 폭을 더욱 넓혀줍니다. 이제 Bedrock에서 다음과 같은 Titan Text […]