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필터 1
GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축
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GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축

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

#Amazon Bedrock#LLM
5900
Amazon Bedrock을 활용한 LG전자 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템 구축 사례
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Amazon Bedrock을 활용한 LG전자 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템 구축 사례

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

#Amazon Bedrock#Claude
8500
Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기
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Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기

FAQ 같은 짧은 구조화 데이터는 일반 청킹보다 No Chunking이 더 적합했습니다.\nCSV와 메타데이터를 활용해 검색 정확도와 검증 편의성을 높이는 방법을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#RAG
4600
카사코리아 AI 챗봇 구축기 Amazon Bedrock 기반 대고객 에이전트형 챗봇 구현 사례
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AI

카사코리아 AI 챗봇 구축기 Amazon Bedrock 기반 대고객 에이전트형 챗봇 구현 사례

Amazon Bedrock 기반으로 FAQ Fast-Path와 Advanced RAG를 결합한 고객 응대 챗봇 구축 사례를 소개했습니다. 또한 비식별화, Guardrails, VPC·PrivateLink로 금융 서비스 수준의 보안성을 강화했습니다.

#Amazon Bedrock#RAG
9600
생성형 AI를 활용하여 자동차 소프트웨어 요구사항을 위한 테스트 케이스 생성하기
AWS
AI

생성형 AI를 활용하여 자동차 소프트웨어 요구사항을 위한 테스트 케이스 생성하기

자동차 소프트웨어 요구사항이 방대해지면서 테스트 케이스 생성과 검증의 부담이 커졌습니다. 생성형 AI와 VEW를 결합해 분류와 테스트 케이스 생성을 자동화하고, 인간 검토를 거쳐 정확도를 유지했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock
8100
생성형AI를 통한 데브옵스 강화 – Part 1.소프트웨어 딜리버리 가속화
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데브옵스

생성형AI를 통한 데브옵스 강화 – Part 1.소프트웨어 딜리버리 가속화

생성형 AI와 데브옵스를 결합해 소프트웨어 딜리버리를 가속화하는 방안을 소개했습니다. 코드 이해와 테스트 생성, SDLC 병목 분석, 이슈 자동화 사례를 중심으로 설명했습니다.

#CI/CD#AWS
7800
카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축
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카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축

카카오게임즈가 Amazon Bedrock으로 실시간 게임 채팅 번역 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 프롬프트 중심 구조와 캐싱, 모니터링으로 저지연과 운영 효율을 확보했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock
7000
초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법
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초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법

Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory로 쇼핑 에이전트의 개인화 추천을 구현한 사례를 소개했습니다. 긴 대화 전체보다 중요한 정보만 메모리로 구조화해 더 적은 토큰으로 높은 추천 품질을 얻는 방법을 설명했습니다.

#Amazon Bedrock#OpenSearch
7900
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#개발서적#프로그래밍
AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇
AWS
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AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇

Amazon Bedrock과 Streamlit을 활용해 AWS 리소스와 비용을 자연어로 관리하는 챗봇을 소개했습니다. 콘솔 탐색을 줄이고 모니터링, 분석, 최적화를 한 화면에서 제공하는 점이 핵심입니다.

#AWS#Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock을 활용한 (주)레듀텍의 독서 교육 콘텐츠 생성 자동화 시스템 구축
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Amazon Bedrock을 활용한 (주)레듀텍의 독서 교육 콘텐츠 생성 자동화 시스템 구축

Amazon Bedrock과 AWS Lambda로 독서 문항 초안 생성 과정을 자동화한 사례입니다. 프롬프트 관리와 캐싱, 병렬 처리를 통해 비용과 작업 시간을 줄였습니다.

#Amazon Bedrock#LLM
5200
“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
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“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정

코오롱몰은 이미지에만 있던 상품 속성을 LLM으로 추출해 검색과 필터에 활용할 수 있게 했습니다. 그 결과 추출 시간과 비용을 크게 줄이고, 사이즈탭 노출과 구매 전환율도 높였습니다.

#LLM#Amazon Bedrock
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AI로 혁신하는 70년 언론사: 한국일보의 AWS 기반 인물 사진 자동 분류 및 AI 검색 시스템 구축 사례
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AI

AI로 혁신하는 70년 언론사: 한국일보의 AWS 기반 인물 사진 자동 분류 및 AI 검색 시스템 구축 사례

한국일보는 AWS 기반으로 인물 사진 자동 분류와 AI 검색 시스템을 구축했습니다. 수작업 태깅을 줄이고 맥락 중심 검색을 가능하게 했습니다.

#AWS#Amazon Rekognition
10200
KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례
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KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례

KCC가 Amazon Bedrock Tool Use로 부서별 업무를 연결하는 Multi Agent 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 손익 분석 중심의 에이전트 아키텍처와 Text2SQL, 가드레일, 프롬프트 캐싱 적용 방식도 공유했습니다.

#Amazon Bedrock#LLM
10900
경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇
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경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇

경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.

#LLM#RAG
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