Category: Generative AI

많은 개발자들이 레거시 코드를 새로운 플랫폼 환경으로 이전하는 것을 꺼리는 데는 이유가 있습니다. 대부분의 개발자들도 동의하듯이, 코드를 작성하는 시간보다 기존 코드를 읽고 이해하는 시간이 더 많이 듭니다. 시간이 지나면 내가 작성한 코드조차 낯설게 보이는 것도 같은 맥락입니다. 결국, 과거의 코드를 이해하지 못한 채 (그것이 내가 작성했든 아니든) 해당 애플리케이션을 새로운 플랫폼으로 이전하는 것은 불가능합니다. 또한, […]

이 게시글은 AWS Artificial Intelligence Blog의 “Accelerating AI innovation: Scale MCP servers for enterprise workloads with Amazon Bedrock by Xan Huang“ 를 번역 및 편집 하였습니다. 생성형 AI는 새로운 도구, 서비스 및 모델이 자주 출시되면서 빠른 속도로 발전하고 있습니다. Gartner에 따르면, 에이전트 AI는 2025년 주요 기술 트렌드 중 하나이며, 조직들은 기업 환경에서 에이전트를 활용하는 방법에 […]

배경 생성형 AI가 공개된 이후로 쇼핑 경험 전환에 사용하려는 시도가 다양하게 있었습니다. 이제 단순히 상품을 검색하고 구매하는 경험을 넘어 탐색형 쇼핑으로 나아가는 과도기라고 할 수 있습니다. AI 검색을 지향하는 Perplexity에서 2024년 11월에 쇼핑 어시스턴트 기능을 출시하기도 했으며 Amazon.com에서는 Rufus를 출시했습니다. Amazon Rufus는 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트로, 고객이 상품을 검색하고, 비교하고, 추천을 받고, 구매 결정을 […]

Amazon Bedrock의 등장 Amazon Bedrock은 업계를 선도하는 다양한 파운데이션 모델을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. Bedrock은 생성형 AI 기반의 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능을 제공하여 보안, 개인 정보 보호 및 책임감 있는 AI를 통해 생성형 AI 기반 애플리케이션을 개발하는데 필요한 시간을 단축시켜 줍니다. Bedrock의 포괄적인 기능을 통해 다양한 최고 수준의 파운데이션 모델을 실험하고, […]

“이 글은 AWS M&E Blog에 게시된 NAB Show 2025 featured latest generative AI, live cloud sports production capabilities from AWS를 한국어 번역 및 편집하였습니다.” 160개국에서 온 55,000명 이상의 미디어 및 엔터테인먼트 전문가들이 NAB Show 2025를 위해 라스베이거스에 모였습니다. 올해 행사에서 Amazon Web Services(AWS)는 새로운 혁신, 업계 발표 및 기억에 남는 순간들을 선보였습니다. 창조하고. 연결하고. 매료시키다. […]

텍스트 기반 이미지 생성의 현실적 도전과제 텍스트 기반 이미지 생성 기술(Text-to-Image)은 Nova Canvas, DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney와 같은 인공지능 모델의 발전으로 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이제 사용자들은 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 고품질의 이미지를 생성할 수 있게 되었으며, 이는 디자이너, 아티스트, 마케터 및 일반 사용자에 이르기까지 광범위한 활용 가능성을 제시하고 있습니다. 예를 들어, “일몰 시간에 해변에서 서핑하는 사람”이라는 간단한 프롬프트로 사실적인 이미지를 […]

이 글은 AWS Open Source Blog에 게시된 Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK 을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. 오늘 저는 Strands Agents를 출시한다는 기쁜 소식을 전합니다. Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 단 몇 줄의 코드만으로 AI 에이전트를 구축하고 실행할 수 있는 오픈 소스 SDK입니다. Strands는 간단한 사용 사례부터 복잡한 에이전트 사용 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog 에 게시된 Build multi-agent systems with LangGraph and Amazon Bedrock by Jagdeep Singh Soni, Ajeet Tewari, and Rupinder Grewal 을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자가 자연어로 애플리케이션과 소통할 수 있다는 기대치를 높이며 인간-컴퓨터 상호작용의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 단순한 언어 이해를 넘어, 실제 애플리케이션에서는 복잡한 워크플로우 관리, 외부 데이터 […]

개요 인공지능 기술의 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있습니다. 그 중에서도 Retrieval Augmented Generation (RAG)은 외부 지식을 활용하여 모델의 응답 능력을 크게 개선하는 주요 기술로 주목받고 있습니다. RAG는 사용자의 질문에 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 검색하고, 이를 프롬프트에 추가하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 하지만 기존의 RAG […]

SF 시리즈 소개 과거 공상과학(SF) 작품에서만 가능할 것 같았던 기술들이 이제는 AWS의 다양한 서비스와 기능을 통해 현실이 되고 있습니다. 이러한 혁신적인 기능들은 여러 서비스의 기능 조합과 복잡한 패턴을 필요로 하며, 이를 효과적으로 오케스트레이션할 수 있는 도구가 필수적입니다. AWS에서는 이러한 복잡한 프로세스를 손쉽게 설계하고 자동화할 수 있도록 AWS Step Functions을 제공합니다. Step Functions을 활용하면 복잡한 비즈니스 […]