Category: Analytics

식신은 월간 350만 명의 사용자들이 이용하는 푸드테크 기업으로, 혁신적인 서비스를 통해 푸드테크 산업의 선두주자로 자리매김하고 있습니다. 식신이 제공하는 두 가지 주요 서비스를 소개합니다. 식신의 맛집 검색 서비스는 약 100만 개의 방대한 맛집 데이터를 기반으로 운영됩니다. 사용자들은 이 서비스를 통해 다양한 맛집을 검색하고, 리뷰를 읽고 작성하며, 사진을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 고객들은 자신의 취향에 맞는 […]

검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)과 효율적인 데이터 검색 기능을 결합하여 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 유망한 생성형 AI 기술입니다[1, 2]. RAG 방식은 최신 정보를 반영함으로써 답변의 부정확성이나 환각을 줄일 수 있어 많은 사용자들의 관심을 받고 있습니다. 그러나 RAG 시스템이 다양한 자연어 처리 작업에서 인상적인 성능을 보임에도 불구하고보다 […]

본 게시물은 AWS Business Intelligence Blog에 Evangelos Pertsinis 님, Mike Gillespie님, Ramon Lopez 님이 공저한 “Support multi-tenant applications for SaaS environments using Amazon QuickSight” 원문을 한국어로 번역 및 편집한 글입니다. 시각화 및 보고 기능을 갖춘 애플리케이션 서비스는 고객 확보, 수익 증대, 경쟁력 제고에 크게 기여합니다. 통합된 분석 및 보고 기능이 없는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션은 시장에서 […]

글로벌 K-뷰티 트렌드를 선도하며 성장해 온 CJ올리브영은 1400만 명 이상의 멤버십 회원을 보유하고 있는 대한민국 대표 옴니채널 플랫폼입니다. 주력 카테고리인 뷰티를 넘어, 최근에는 웰니스(Wellness) 트렌드 선도 차원에서 건강, 라이프스타일 상품을 전국 매장과 온라인몰을 통해 선보이며 고객들에게 차별화된 리테일 경험을 제공하고 있습니다. 특히 올리브영 온라인몰에는 수만여 개의 상품이 전시돼 있습니다. 이를 돋보이게 해주는 ‘랭킹 시스템’은 고객의 […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Migrate data from partitioned tables in PostgreSQL using AWS DMS by Prabhu Ayyakkannu, Alex Anto Kizhakeyyepunnil Joy, and Suchindranath Hegde을 한국어 번역 및 편집하였습니다. PostgreSQL에서 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스로 워크로드를 마이그레이션하는 데 지속적 복제(CDC)시 파티션된 테이블에서 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 AWS 데이터베이스 마이그레이션 서비스(AWS DMS)를 사용하여 […]

이 글은 AWS Big Data Blog의 Introducing hybrid access mode for AWS Glue Data Catalog to secure access using AWS Lake Formation and IAM and Amazon S3 policies by Aarthi Srinivasan의 한국어 번역본입니다. AWS Lake Formation을 사용하면 분석과 머신 러닝을 위한 데이터를 중앙에서 관리하고, 보호하고, 전사적으로 공유할 수 있습니다. Lake Formation을 사용해서, 사용자는 Amazon Simple […]

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 Enhance monitoring and debugging for AWS Glue jobs using new job observability metrics, Part 3: Visualization and trend analysis using Amazon QuickSight by Noritaka Sekiyama를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 이 시리즈의 2부에서는 AWS Glue 작업 관측성 지표를 활성화하고 실시간 모니터링을 위해 Grafana와 통합하는 방법을 논의했습니다. Grafana는 파이프라인 상태를 볼 […]

OpenSearch 2.9에서 Amazon OpenSearch Service의 Neural 검색 기능이 출시되며, AI/ML 모델과 통합하여 시맨틱 검색 및 다양한 검색 기능을 손쉽게 강화할 수 있습니다. OpenSearch Service는 2020년에 k-NN(k-최근접 이웃) 기능을 도입한 이래 어휘 검색과 벡터 검색을 모두 지원해 왔지만, 시맨틱 검색을 구성하려면 머신 러닝(ML) 모델을 통합하여 색인 및 검색할 수 있는 프레임워크를 구축해야 했습니다. Neural 검색 기능은 […]

Amazon SageMaker는 머신러닝(ML) 모델을 구축, 학습 및 배포하기 위한 다양한 도구와 기능을 제공하는 완전 관리형 ML 서비스입니다. Amazon DataZone은 고객이 AWS, 온프레미스 및 타사 소스에 저장된 데이터를 더 빠르고 쉽게 카탈로그화, 검색, 공유 및 관리할 수 있도록 지원하는 데이터 관리 서비스입니다. 저희는 오늘 보안 제어 기능을 갖춘 인프라를 설정하고, 머신러닝 (ML) 프로젝트에서 협업하고, 데이터 및 […]

서론 최근 자체적인 생성형 AI를 만들기 위한 여러가지 노력들이 있습니다. 특히 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 모델을 활용하여 외부 소스의 정보를 사전에 지식 데이터베이스로 사용하며 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 다양한 방법으로 실험이 진행 되고 있습니다. Amazon OpenSearch Service는 Vector Database로 많은 사랑을 받고 있으며 2.9 버전부터 Neural Search 기능이 출시됨에 따라 […]