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오늘은 Amazon Bedrock에 새로운 기능을 갖춘 Amazon Titan Image Generator v2 모델이 정식 출시되었다는 소식을 알려드립니다. Amazon Titan Image Generator v2를 사용하면 참조 이미지를 사용하여 이미지 생성을 안내하고 기존 시각적 이미지를 편집할 수 있으며, 배경을 제거하고 이미지 변형을 생성하며 모델을 안전하게 사용자 지정하여 브랜드 스타일과 피사체 일관성을 유지할 수 있습니다. 이 강력한 도구는 워크플로를 간소화하고 […]

오늘 미디어 광고주가 자사 시그널을 사용하여 Amazon Ads 고유 시그널과 협업할 수 있는 AWS Clean Rooms의 Amazon Marketing Cloud(AMC) 정식 출시를 발표합니다. 이 협업을 통해 광고주는 기본 시그널을 AWS 계정 외부로 이동할 필요 없이 차별화된 인사이트를 생성하고, 새로운 잠재 고객을 발견하고, 광고 캠페인 계획, 활성화 및 측정 사용 사례를 구현할 수 있습니다. AWS Clean Rooms의 […]

오늘은 Amazon Bedrock 기반 Llama 3.1 모델이 출시되었다는 소식을 알려드립니다. Llama 3.1 모델은 현재까지 Meta의 가장 진보되고 성능이 뛰어난 모델입니다. Llama 3.1 모델은 광범위한 산업 벤치마크에서 최첨단 성능을 입증하고 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션을 위한 새로운 기능을 제공하는 8B, 70B 및 405B 파라미터 크기 모델의 모음입니다. 모든 Llama 3.1 모델은 Llama 3 모델의 16배에 달하는 […]

오늘 저희는 인 메모리의 성능과 다중 AZ의 내구성을 갖춘 실시간 기계 학습(ML) 및 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션을 개발하기 위해 벡터를 저장하고 인덱싱하고 가져오고 검색하는 데 사용할 수 있는 새로운 기능인 Amazon MemoryDB의 벡터 검색 기능의 정식 버전을 발표합니다. 이번 출시와 함께, Amazon MemoryDB는 Amazon Web Services(AWS)에서 널리 사용되는 벡터 데이터베이스 중 재현율이 가장 높으며 […]

클레임 처리, 재고 추적, 프로젝트 승인과 같은 영역에서 비즈니스 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 조직이 많습니다. 맞춤형 비즈니스 애플리케이션은 이러한 문제를 해결하고 조직이 보다 효과적으로 업무를 수행하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공할 수 있지만, 지금까지 이런 애플리케이션을 구축하고 유지 관리하려면 전문 개발 팀이 필요했습니다. 하지만 개발 역량을 갖출 수 없거나 그럴 만한 예산이 없어서, 비효율적인 […]

2024년 4월, Amazon Q Business를 출시할 당시 Amazon Q Apps 평가판도 선보였습니다. Amazon Q Apps는 사용자가 조직의 데이터를 기반으로 생성형 인공 지능(생성형 AI) 기반 앱을 만들 수 있는 Amazon Q Business의 기능입니다. 사용자는 자연어를 사용하여 앱을 빌드하고 조직 내에서 누구나 사용할 수 있도록 조직의 앱 라이브러리에 안전하게 게시할 수 있습니다. 평가판에서 피드백과 제안을 수집한 끝에, […]

오늘 인라인 코드 완성을 위한 Amazon Q Developer(사용자 IDE) 사용자 지정 기능을 정식 출시하고 채팅을 위한 사용자 지정 기능을 미리 보기로 출시합니다. 이제 Amazon Q를 사용자 지정하여 IDE 코드 편집기 및 채팅의 프라이빗 코드 리포지토리에서 특정 코드 권장 사항을 생성할 수 있습니다. Amazon Q Developer는 인공 지능(AI) 코딩 지침서입니다. 통합 개발 환경(IDE)에서 기존 주석 및 […]

Amazon Bedrock용 에이전트를 사용하면 생성형 인공 지능(AI) 애플리케이션이 다양한 시스템 및 데이터 소스에서 다단계 태스크를 실행할 수 있습니다. 몇 달 전, AWS는 에이전트 생성 및 구성을 단순화했습니다. 오늘은 두 가지 새로운 완전관리형 기능을 미리 보기로 소개합니다. 상호 작용 간에 메모리 보존 – 에이전트는 이제 각 사용자와의 대화 요약을 유지하고, 특히 사용자 대면 상호 작용, 엔터프라이즈 […]

Amazon Bedrock용 가드레일을 사용하면 고객이 애플리케이션 요구 사항과 회사의 책임 있는 인공 지능(AI) 정책을 기반으로 보호 조치를 구현할 수 있습니다. 원치 않는 콘텐츠를 방지하고, 즉각적인 공격(프롬프트 주입 및 탈옥)을 차단하고, 개인 정보 보호를 위해 민감한 정보를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 정책 유형을 결합하여 다양한 시나리오에 적합하게 이러한 보호 조치를 구성하고 Amazon Bedrock의 […]

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 […]