AWS 기술 블로그

Category: Amazon Bedrock

AWS PrivateLink를 통해 다른 리전의 Amazon Bedrock을 내부 네트워크에서 사용하기

개요 AWS PrivateLink는 VPC Endpoint를 통해 트래픽이 인터넷을 경유하지 않고 AWS 내부망을 통해 AWS의 서비스에 더 빠르고 안전하게 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업의 민감한 데이터를 보호하면서도 안정적이고 고속의 네트워크 연결을 유지할 수 있습니다. 그러나 Private VPC Endpoint를 통해 서비스에 연결하려면 Public 서비스 주소 대신 Private 주소를 사용해야 하므로 관련된 라이브러리를 수정하거나 설정을 변경하는 […]

Clothbox의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 패션 스캐너 구현 사례

Clothbox는 패션과 기술의 융합을 통해 사용자의 라이프스타일에 새로운 변화를 이끌어가는 패션테크 스타트업입니다. Clothbox는 누구나 자신의 스타일을 더 쉽게 관리하고 즐길 수 있도록 돕는 것을 목표로 하며, 패션을 일상에서 더 간편하고 직관적으로 즐길 수 있는 솔루션을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 이번 AI 패션 스캐너는 이러한 비전을 구체화하는 첫걸음으로, 사용자의 패션 관리에 새로운 가능성을 제시하였습니다. 패션은 개인의 […]

프리킥 챌린지를 위한 생성형 AI 솔루션을 AWS 서비스로 구현하기

이 블로그에서 소개하는 AWS Seoul Summit 2024 “AWS 프리킥 챌린지”에서는 기존의 슈팅 속도 확인 서비스에 더해, 참가자들에게 특별한 경험을 선사하기 위해 생성형 AI 서비스를 도입했습니다. 챌린지 참가자들은 프리킥 슈팅 후 자신의 슬로우 킥 모션을 분석한 영상을 제공받으며, 자신이 유니폼을 착용한 모습으로 합성된 기념 사진을 받을 수 있습니다. 또한, 현장에 직접 참석하지 않더라도 실시간 라이브 중계를 […]

GS SHOP 패션 검색의 진화, Amazon Bedrock 멀티모달 기반 패션 검색 시스템 구현 사례

GS SHOP은 대한민국을 대표하는 홈쇼핑 채널 중 하나입니다. 450만(모바일인덱스 기준)이 넘는 활성 사용자들에게 다양한 상품을 선보이며 편리한 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. GS SHOP에서는 기존에 가격, 사이즈, 브랜드 등의 기준으로 패션 상품을 분류하여 제공해왔습니다. 하지만 최근 색상, 소재, 디자인 등 보다 세분화된 속성으로 상품을 검색할 수 있는 기능을 이커머스 플랫폼들이 도입하면서, GS SHOP 역시 고객들의 니즈에 […]

Voithru의 GPT에서 Amazon Bedrock Claude Sonnet 3.5로의 전환 여정

보이스루(Voithru) 소개 보이스루는 ‘전세계 콘텐츠를 잇다’라는 슬로건 아래, 유튜브, 강의 등의 영상과 웹툰, 웹소설 등 뉴미디어 콘텐츠 번역을 전문으로 하는 콘텐츠 전문 번역 회사입니다. 보이스루는 다양한 콘텐츠 번역 과정에서 사람이 더 쉽고, 빠르게, 그리고 잘 번역할 수 없을까를 고민하며 이를 기술로 풀어내기 위해 노력하고 있습니다. 특히 보이스루의 AI의 서비스는 콘텐츠의 특성과 번역 프로세스에 최적화되어있습니다. 오늘은 […]

Amazon Bedrock을 활용한 AWS Korea YouTube 채널의 숏폼 자동화 사례

소개 오늘 이 글에서는 생성형 AI 모델을 활용하여 숏폼 편집을 자동화하는 툴을 소개하고, AWS Korea 유튜브 채널에서 활용한 사례를 공유합니다. 생성형 AI는 등장 이후 산업 전반에서 활용되고 있습니다. 단순 대화를 주고 받는 챗봇부터, 고객 응대를 하는 컨택센터, 이미지 등에서의 인사이트 도출과 영상 생성 등, 이제 생성형 AI는 새로운 것이나 먼 미래의 기술이 아닌, 우리의 삶 […]

Amazon Bedrock과 OpenSearch를 활용한 Multimodal RAG 기반 상품 검색 챗봇

이 글에서는 Multimodal LLM과 Multimodal Embedding을 활용하여 Multimodal RAG를 구현하는 몇 가지 방법을 제안하고, 하나의 예시 애플리케이션으로 패션 상품 검색을 위한 챗봇 구현 방안을 소개합니다. 주요 기술 개념 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)이 응답을 생성하기 전에, 외부 지식 소스를 참조하여 보다 정확하고 풍부한 답변을 생성하도록 개발된 기술입니다. […]

AWS 기술 파트너와 함께 구축한 푸드테크 기업 식신의 Amazon Bedrock 기반 AI 대시보드 구축기

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 […]

Amazon Bedrock의 파운데이션 모델을 활용한 효과적인 PDF 파싱을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법

데이터는 현대 비즈니스의 핵심 자산이며, 기업은 이를 문서, 보고서, 계약서 등 다양한 형태의 정보로 변환하여 보유하고 있습니다. 그리고, 이러한 정보의 상당수는 PDF 와 같은 문서 형식으로 저장되어 있습니다. PDF는 문서 공유와 보전에는 편리하지만, 내부 데이터를 추출하고 가치 있는 인사이트를 도출하기에는 다양한 기술적 접근이 고려되어야 합니다. PDF 파일에서 데이터를 추출할 때, 추출 대상이 스캔 된 이미지인 […]

생성형 AI로 만드는 나만의 이력서: 웅진 IT의 Amazon Bedrock과 SageMaker 활용 사례

웅진은 디지털 신기술을 활용하여 기업 고객의 디지털 전환을 선도하는 IT기업으로, SAP ERP, 렌탈 솔루션, 모빌리티 솔루션 및 클라우드 서비스를 포함하여 지난 20년 동안 대외 사업을 진행하고 있습니다. 현재 전체 매출의 85%를 대외 사업에서 창출하며, 1,300여개 고객사와 협력하고 있습니다. 고객사의 산업별, 규모별 특성을 고려하여 최적의 고객 맞춤형 IT 솔루션을 제공하고 있습니다. ‘AI 이력서’ 서비스는 웅진이 개발한 […]