AWS 기술 블로그

Amazon Bedrock Knowledge base 및 Agent를 활용한 오늘의집 비서, ‘오집사’ 개발 여정

오늘의집은 라이프스타일 슈퍼앱으로, ‘이렇게 살아보고 싶다’라는 전 세계 사람들의 꿈을 현실로 만들기 위해 콘텐츠, 커뮤니티, 커머스를 연결한 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. AI를 활용한 각종 서비스가 등장하고 있는 상황에서, 오늘의집에서도 AI 활용 기술역량을 내재화하고, 추후 고객 서비스 개발에도 접목시키기 위해 Task force 팀을 구성하여 생성형 AI를 활용한 사내 챗봇 서비스인 ‘오집사’ 개발을 실험적으로 진행하게 되었습니다. 그림1. […]

병렬 파일시스템은 무엇이고 왜 필요할까?

지난 몇 차례의 블로그 게시를 통해, AWS 클라우드 환경에서 HPC 클러스터를 구성하는 핵심 요소인 EC2 인스턴스와 이들을 연결하는 고속 네트워크 인터페이스인 EFA(Elastic Fabric Adaptor)에 대해 소개하였습니다. 이제 HPC 클러스터의 마지막 핵심 요소인 스토리지에 대해 알아보겠습니다. 앞으로 4회에 걸쳐 병렬 파일시스템의 개념과 AWS의 완전관리형 병렬 파일시스템인 Amazon FSx for Lustre를 소개해드리겠습니다. 첫 번째 글에서는 HPC 환경에서 […]

AWS AI Day Hackathon 고객 사례 1부: 카카오스타일의 AI 기반 체형 맞춤 스타일 추천 시스템

지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 Amazon Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]

Amazon S3 데이터 레이크와 기계학습을 위한 Snowflake 통합 파이프라인 플랫폼 구축하기

인공지능과 기계학습 기술의 상용화로, 기업들은 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 관리할 필요성을 점차 인식하고 있습니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 이러한 필요성에 부응하여, 다양한 소스로부터 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 저장함으로써 기업의 의사결정과 혁신을 지원합니다. 이제 데이터 레이크는 기업이 데이터 자산을 최대한 활용하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 유형의 […]

버드뷰가 이끄는 화해의 K-뷰티 글로벌화: Amazon Bedrock 기반 글로벌 번역 서비스 구축 여정

버드뷰(Birdview) & 화해(Hwahae) 소개 화해(Hwahae)는 2013년 버드뷰(Birdview)가 출시한 이후 국내 뷰티 시장의 혁신을 주도하고 있는 대표적인 뷰티 플랫폼입니다. 현재 월간 130만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 특히 20-30대 여성의 80% 이상이 사용하는 필수 뷰티 서비스로 자리잡았습니다. 화해는 뷰티 소비자의 똑똑한 선택을 통해 인디 브랜드의 성장 기회를 제공함으로써 뷰티 시장의 성장을 선도하는 서비스입니다. 실 사용자의 […]

티오더 DevOps팀의 Amazon Bedrock을 활용한 AWS 자원 감시 사례

티오더는 ‘테이블 오더’ 서비스를 시작으로, F&B 시장의 새로운 패러다임을 만들어나가고 있는 기업입니다. 누적 25만 대 이상의 태블릿 설치 대수와 매월 2,500만 명 이상의 사용자를 보유하며 태블릿 메뉴판 시장 점유율 1위의 위치에서 업계를 선도해 나가고 있습니다. 압도적인 시장 점유율을 기반으로 사용자의 데이터를 수집 및 가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 정보를 추출하고, 가공한 데이터를 다시 매장의 사장님께 […]

Amazon Bedrock Knowledge Bases로 멀티테넌트 RAG 구성하기

이 글은 AWS Machine Learning 블로그에 게시된 글 (Multi-tenant RAG with Amazon Bedrock Knowledge Bases)를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 조직들은 지속적으로 자사의 독점적 지식과 도메인 전문성을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 방법을 모색하고 있습니다. 기초 모델(Foundation Model, FM)과 그들의 놀라운 자연어 처리 능력의 출현으로, 데이터 자산의 가치를 실현할 수 있는 새로운 기회가 생겼습니다. 조직들이 생성형 AI를 […]

생성형 AI로 혁신하는 법률 서비스: Amazon Bedrock으로 구현한 법무법인대륜의 서면 작성 AI 시스템

주식회사 대륜은 대륜법무그룹의 일원으로, ‘고객이 가장 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 로펌이자 가장 명쾌한 솔루션을 제시하는 세계적인 로펌’을 목표로 단기간에 법무법인 대륜을 국내 10대 대형 로펌으로 성장시킨 기업입니다. 대륜은 각 분야 전문 변호사들과 함께 고객의 상황에 맞는 최고의 법률 서비스를 제공하고 있으며, 어렵고 낯설게 느껴질 수 있는 법률 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 리걸테크 […]

AWS AI Day Hackathon에서 GenAI로 미래를 창조하기

지난 2024년 11월 15일, AWS Korea가 위치한 센터필드 18층에서는 해커톤 ‘AWS AI Day Hackathon 2024’가 진행되었습니다. AWS Korea는 2024년 처음으로 대고객 해커톤 행사를 주최했습니다. 뜨거운 참여 열기 속에 13개 팀이 최종 참가팀으로 선별되었으며, 총 59명의 참가자가 각 산업군에서 발생하는 기술 과제를 식별하고 AI를 통해 해결해 나가는 시간을 가졌습니다. 접수 마감 이후 결과물 발표까지 3주간의 시간 […]

Amazon S3 Metadata를 Amazon Athena와 Amazon Quicksight로 분석하기

이 글은 AWS Storage Blog에 게시된 Analyzing Amazon S3 Metadata with Amazon Athena and Amazon QuickSight by Lokesh AP, Tom Bailey, Huey Han, Lee Kear, Fabio Lattanzi, and Roohi Sood를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 오브젝트 스토리지는 사실상 무제한의 확장성을 제공하지만 수십억 개, 심지어 수조 개의 오브젝트를 관리하는 데는 상당한 어려움이 따를 수 있습니다. 어떤 데이터가 있는지 어떻게 알 수 […]