Amazon Bedrock과 함께 Claude Code 사용하기
Claude Code를 Amazon Bedrock과 연동해 기업 환경에 맞는 사용량 기반 과금과 보안 통제를 확보하는 방법을 소개했습니다. 또한 로깅, 감사 추적, 비용 관리, PrivateLink 구성까지 엔터프라이즈 운영 이점을 정리했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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“엔카닷컴은 AI와 함께 일합니다”
엔카닷컴 AI Champion 우승자 인터뷰로, 디자이너와 기획자가 AI로 업무 불편을 해결한 사례를 소개했습니다. MCP와 Cursor를 활용한 실무형 제작 과정과 AI 활용 팁도 함께 정리했습니다.
#LLM#MCP
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Day1Company의 Amazon EKS와 Amazon Bedrock 기반 초개인화 학습 피드백 서비스 사례
Amazon EKS와 Amazon Bedrock으로 1:1 수업 피드백을 자동화한 사례를 소개했습니다. 단계 분리와 비동기 파이프라인으로 비용을 줄이고 일관된 개인화 리포트를 제공했습니다.
#Amazon EKS#Amazon Bedrock
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 활용이 세계에 비해 뒤처진 이유와 경영 통합의 필요성을 정리했습니다. 전사 추진, 인재 육성, 데이터 준비를 바탕으로 지금 AI 트랜스포메이션을 시작해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#prompt
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업이 AI를 단순 도입이 아니라 경영 통합 관점에서 추진해야 한다는 백서였습니다. 전사 전략, 인재, 데이터, 문화와 함께 10단계 실행 절차를 제시했습니다.
#DX#BPR
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 도입이 왜 지금 필요한지, 경영 통합 관점에서 설명했습니다. 전략·인재·문화·데이터 과제를 짚고 전사 실행 절차를 제시했습니다.
#LLM#AI Transformation
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개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리
AI 규제와 윤리를 개발 실무의 핵심 경쟁력으로 정리했습니다. 한국 AI 기본법과 글로벌 규제 동향, 윤리 도구 활용 방안을 함께 살펴봤습니다.
#AI 기본법#AI 윤리
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휴먼의 AI ＇학습＇은 이렇게! #1 - OpenAI Academy 사이트 톺아보기 : )
OpenAI Academy를 중심으로 AI 학습용 사이트의 구성과 역할별 트랙을 살펴보았습니다. 학습 콘텐츠와 실습 자료가 개발자 문서와 도구로 자연스럽게 이어지는 점이 인상적이었습니다.
#OpenAI#ChatGPT
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#개발자#노트북#컴퓨터
아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)
Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신
아이지에이웍스가 Amazon Bedrock 기반 클레어로 자연어를 SQL 분석과 차트로 연결했습니다. 마케터가 SQL 없이도 복잡한 데이터 분석을 수행하도록 돕고 의사결정 속도를 높였습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
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채널톡 해커톤 'HACKY-TALKY'
채널톡 해커톤 'HACKY-TALKY'
채널톡 챌린저스 대학생 60명이 참여한 오프라인 해커톤 현장을 소개했습니다. Customer Driven 주제로 서비스 개발과 멘토링, 수상작 사례를 함께 정리했습니다.
#문화#세미나
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채널톡 해커톤 'HACKY-TALKY'
채널톡 챌린저스 대학생 해커톤 HACKY-TALKY 4기 현장을 소개했습니다. 고객 가치 중심 주제와 멘토링, 수상작 사례를 함께 정리했습니다.
#문화#세미나
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“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”
미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.
#prompt#LLM
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Backoffice AI Agent 구축기 — RAG+MCP 기반 플레이스AI 특화 지식 검색 시스템
백오피스 문서 검색을 위해 RAG와 MCP 기반 지식 검색 에이전트를 구축했습니다.\n하이브리드 검색과 질의 정제로 응답 만족도와 운영 효율을 함께 높였습니다.
#RAG#MCP
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