Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch로 헤지펀드용 Company Screener Agent를 구현한 사례를 소개했습니다. 금융 특화 임베딩과 하이브리드 검색으로 종목 선별, 요약, 검증을 자동화한 효과를 설명했습니다.
Amazon Bedrock과 Claude 3 Haiku로 연말정산 Q&A 챗봇을 구축해 문의 대응을 개선했습니다.\n구조화 데이터와 프롬프트 최적화를 통해 직접 문의를 약 40% 줄이고 생산성을 높였습니다.
AWS Step Functions와 Amazon Bedrock으로 IAM Policy를 자동 생성·검증·할당하는 워크플로를 소개했습니다.\n임시 권한 부여와 자동 회수로 최소 권한 원칙과 운영 효율성을 높이는 방법을 다뤘습니다.
Amazon Bedrock 사용자 지정 모델로 DeepSeek-R1 Distill Llama를 배포하는 방법을 안내했습니다.\n서버리스 호스팅, 비용 구조, 버전 관리와 모니터링 포인트도 함께 정리했습니다.
Amazon Bedrock의 지연 시간 최적화 추론이 LLM 응답성 개선에 어떻게 기여하는지 정리했습니다. TTFT, OTPS, E2E 지표와 함께 프롬프트·아키텍처 최적화 방법도 살펴보았습니다.
Amazon Bedrock과 Lambda, API Gateway를 연결해 긴 텍스트 요약 API를 구성하는 과정을 다루었습니다. 요청 전달, IAM 권한, 응답 처리와 테스트 방법까지 실습 중심으로 설명했습니다.
Amazon Bedrock의 비정형 데이터 처리 기능과 활용 사례를 정리했습니다. 멀티모달 처리와 GraphRAG로 RAG 품질을 높이는 방법을 소개했습니다.
쿠팡 파트너스
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
Amazon Bedrock과 Amazon Neptune으로 GraphRAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개했습니다. LlamaIndex와 NL2GraphQuery를 활용해 지식 그래프 검색과 개인화 추천을 연결했습니다.
Amazon Bedrock Agent와 RAG로 EKS 클러스터를 조회하고 Trivy CIS 보고서를 요약하는 실습을 다뤘습니다.\n지식 기반, Action Group, Lambda, OpenSearch Serverless를 연결해 한국어 자연어로 운영 자동화를 구현했습니다.
AWS re:Invent 2023 현장 참여 후기를 공유했습니다. 세션, EXPO, 신규 AWS 발표와 네트워킹 경험을 함께 정리했습니다.
