Amazon Web Services 한국 블로그

4월에는 새로운 릴리스 소식이 가득했습니다! 지난 주에도 보안, 분석, DevOps 등과 같은 다양한 영역과 생성형 AI에서 더욱 흥미로운 새 기능을 지원하는 새로운 릴리스가 다수 출시되면서 이러한 추세를 이어갔습니다. AWS Summit London 2024에 참석하지 못하셨다면 이제 EMEA의 VP 겸 Marketing Director인 Tanuja Randery의 기조 연설과 앞으로 몇 주 동안 공개될 많은 브레이크아웃 세션을 온디맨드 방식으로 시청하실 […]

파운데이션 모델(FM)은 대량의 데이터를 기반으로 훈련하며 수십억 개의 파라미터를 사용합니다. 하지만 도메인별 프라이빗 데이터에 관한 고객 질문에 답하려면 모델의 훈련 데이터 소스 외부에 있는 신뢰할 수 있는 기술 자료를 참조해야 합니다. 이 작업은 일반적으로 검색 증강 생성(RAG)이라는 기술을 이용해 수행합니다. RAG는 조직의 내부 또는 독점 소스에서 데이터를 가져오기 때문에 모델을 재훈련하지 않고도 FM의 기능을 특정 […]

오늘부터 Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall (방화벽)이 분석 체인(예: CNAME, DNAME, Alias 체인)의 모든 도메인을 자동으로 신뢰하도록 구성할 수 있습니다. 아직 DNS에 익숙하지 않은 분들을 위해 비기술적인 용어로 설명해드리겠습니다. DNS 방화벽을 사용하는 이유는 무엇인가요? Route53 Resolver DNS 방화벽은 클라우드의 사설 네트워크(Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC))로부터의 아웃바운드 DNS 요청을 보호합니다. 이러한 요청은 도메인 이름 분석을 […]

이제 Ruby 개발자는 AWS CodeArtifact를 사용하여 gem을 안전하게 저장하고 검색할 수 있습니다. CodeArtifact는 gem 및 bundler와 같은 표준 개발자 도구와 통합됩니다. 애플리케이션은 네트워크 액세스, 암호화 또는 데이터 조작과 같은 일반적인 작업에 재사용 가능한 코드를 제공하여 개발 속도를 높이기 위해 종종 수많은 패키지를 사용합니다. 또한 개발자는 SDK 중에서도 AWS SDK 등을 포함시켜 원격 서비스에 액세스합니다. 이러한 […]

Amazon Bedrock에서만 독점적으로 제공되는 Amazon Titan 모델 제품군은 25년간 축적된 Amazon의 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 전문 지식을 바탕으로 구축되었습니다. Amazon Titan 파운데이션 모델(FM)은 완전 관리형 API를 통해 액세스할 수 있는 사전 훈련된 이미지, 멀티모달 및 텍스트 모델의 포괄적인 제품군을 제공합니다. 광범위한 데이터세트를 훈련한 Amazon Titan 모델은 강력하고 다재다능하며, 책임감 있는 AI 관행을 준수하면서 다양한 […]

AWS re:Invent 2023에서 엔터프라이즈 시스템의 데이터와 정보를 기반으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 인공 지능(생성형 AI) 기반 도우미인 Amazon Q Business를 미리 살펴보았습니다. Amazon Q Business를 사용하면 조직의 사용자가 보다 창의적이고 데이터 중심적이며 효율적이고 준비되어 있고 생산성을 높일 수 있도록 지원하는 안전한 비공개 생성형 AI 도우미를 배포할 수 […]

작년에 AWS에서 Amazon Q Developer 미리보기로 출시했을 때, AWS 서비스와 상호 작용하는 경험이 변화되었고, 동시에 매일 AWS 서비스의 잠재력을 극대화할 수 있었습니다. 17년간의 AWS 지식과 경험을 바탕으로 훈련된 이 생성형 AI 기반 도우미는 AWS에서 애플리케이션을 빌드하고, 모범 사례를 조사하고, 문제를 해결하고, 오류를 해결하는 데 도움이 됩니다. 오늘 AWS에서 Amazon Q Developer의 정식 버전을 출시합니다. 이번에는 […]

Amazon Bedrock을 사용하면 생성형 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축하고 확장할 수 있게 해주는 유수의 인공 지능(AI) 기업들의 고성능 파운데이션 모델(FM)에 액세스할 수 있습니다. 이 모델들 중 일부는 특정 사용 사례에 맞도록 미세 조정하고 사용자 지정할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 가중치를 제공합니다. 하지만 사용자 지정 FM을 안전하고 확장 가능한 방식으로 배포하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. […]

AWS re:Invent 2023에서 미리 보기로 출시 했던, Amazon Bedrock Model Evaluation (모델 평가) 기능이 정식 출시 되었습니다. 이 기능은 사용자의 특정 사용 사례에 가장 적합한 결과를 제공하는 파운데이션 모델을 선택할 수 있게 해줌으로써 생성형 AI를 애플리케이션에 통합하도록 도와줍니다. 제 동료인 Antje가 미리 보기 출시 글를 통해 설명한 내용을 참고해주세요. 모델 평가는 개발의 모든 단계에서 매우 […]

오늘, 지난 AWS re:Invent 2023에서 미리보기로로 출시된 Guardrails for Amazon Bedrock 기능을 정식 출시합니다. Guardrails for Amazon Bedrock을 사용하면 여러분의 사용 사례와 책임 있는 AI 정책에 맞게 사용자 지정된 생성형 AI 애플리케이션에 보호 기능을 구현할 수 있습니다. 다양한 사용 사례에 맞는 여러 개의 가드레일을 만들어서 여러 개의 파운데이션 모델(FM)에 적용하여 최종 사용자 경험을 개선하고 생성형 […]