

AWS Control Tower 리전 제약 조건에서 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론 기능 활용 지침
AWS Control Tower의 리전 거부 정책이 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론을 막는 문제와 원인을 설명했습니다. SCP와 Control Tower 제어를 조정해 Bedrock만 예외 허용하는 방법을 제시했습니다.


AWS Control Tower의 리전 거부 정책이 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론을 막는 문제와 원인을 설명했습니다. SCP와 Control Tower 제어를 조정해 Bedrock만 예외 허용하는 방법을 제시했습니다.


CJ 온스타일이 라이브 커머스 질문 대응을 위해 Agentic AI와 서버리스 아키텍처를 적용한 사례를 소개했습니다. 질문 유형 분석과 멀티 에이전트 협업으로 응답률과 속도를 크게 개선했습니다.


AWS 관리형 서비스로 뉴스와 주가를 실시간 결합해 분석하는 스트리밍 아키텍처를 소개했습니다. Flink, Bedrock, MSK, S3를 연동해 감정 분석과 시계열 분석 흐름을 구성했습니다.


Amazon Nova Premier와 Strands Agents로 C 코드를 Java/Spring으로 마이그레이션하는 멀티 에이전트 워크플로우를 소개했습니다. 토큰 제한 대응과 반복 검증, DBIO의 MyBatis 전환까지 함께 다뤘습니다.


Amazon Connect 기반에 생성형 AI와 음성 대화를 결합한 차세대 컨택센터 사례를 소개했습니다.\n실시간 상담 보조, 자동 요약, RAG 응답으로 효율성과 고객 경험을 높였습니다.

Amazon Bedrock에서 Nova 모델 지식 증류와 온디맨드 배포, 평가 흐름을 실험 사례로 정리했습니다. 표준 벤치마크와 LLM as a Judge를 함께 활용해 성능과 비용 효율을 비교했습니다.

Amazon Bedrock과 RDS for PostgreSQL로 대화 기록 기반 질의응답 기능을 구현한 사례를 소개했습니다. 의도 분석, 벡터 검색, 답변 생성 흐름으로 정확도와 다국어 대응을 높였습니다.


Amazon Bedrock에서 TwelveLabs의 비디오 이해 모델 사용법과 주요 기능을 소개했습니다. 자연어 기반 검색과 요약, 임베딩 생성으로 비디오 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Amazon Bedrock과 WebSocket을 활용한 실시간 AI 채팅 구축 과정을 소개했습니다. 연결 관리, 백프레셔, 순서 보장과 운영 지표까지 함께 다뤘습니다.

실시간 AI 스트리밍에서는 모델 성능뿐 아니라 토큰 전달의 자연스러움이 중요하다고 설명했습니다. WebSocket, Lambda, DynamoDB를 활용한 연결 관리와 백프레셔, 순서 보장 방식을 정리했습니다.


GS리테일은 Amazon Bedrock으로 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 구축했습니다. Claude와 멀티모달 임베딩, Elasticsearch를 결합해 다국어 라벨 검색 품질을 높였습니다.


LG전자가 Amazon Bedrock으로 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. DeepEval 기반 평가와 모델 비교를 통해 정확도, 속도, 비용을 함께 검증했습니다.