동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정
동원F&B가 Bedrock AgentCore와 OpenSearch 하이브리드 검색으로 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축했습니다. 토큰 97% 절감과 TTFT 2.58초 개선, CS 문의 23% 감소 성과를 얻었습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#Amazon OpenSearch Service
22005분
필터 1
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#LLM
29005분
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기
LangGraph와 Amazon Bedrock, OpenSearch를 결합해 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 반증 검증으로 진단 품질을 높이고 MTTA를 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
59005분
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱
Amazon OpenSearch Service로 다국어 이력서 검색 파이프라인과 인덱싱 구조를 재설계했습니다. 전처리, 정규화, 임베딩 입력 전략이 검색 정확도를 크게 좌우했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
29005분
Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상
Amazon OpenSearch Service의 백프레셔와 Admission Control로 검색 요청을 제어해 클러스터 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 429 오류 대응, 모니터링 방법, 재시도 전략도 함께 설명했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#OpenSearch
28005분
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
롯데백화점은 Bedrock과 Strands Agents로 AI 컨시어지 더스틴을 구축했습니다.\n이벤트 기반 색인과 토큰 최적화로 최신 정보 응답과 운영 효율을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#Strands Agents
45005분
Amazon OpenSearch Service User Behavior Insights(UBI)로 사용자 행동 분석하기
Amazon OpenSearch Service에서 UBI와 OSI를 활용해 검색 행동 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 소개했습니다. CDK 배포부터 대시보드 모니터링, 검색 품질 개선 활용처까지 실습 흐름으로 설명했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#OpenSearch
25005분
하루만에 구축한 Cedar의 AWS 기반 다문화 가정 아동 디지털 심리 진단 서비스
AWS 기반으로 다문화 아동의 HTP 그림 검사를 디지털 심리 진단 서비스로 구현한 사례를 소개했습니다.\nAmazon Q Developer와 RAG 분석을 활용해 짧은 해커톤 기간에도 MVP를 완성했습니다.
#AWS#RAG
46005분
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
71005분
Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
55005분
Amazon OpenSearch Service의 Multi-AZ with Standby 기능 동작 방식 알아보기
Amazon OpenSearch Service의 Multi-AZ with Standby에서 검색과 색인 트래픽이 어떻게 분산되고 전환되는지 설명했습니다. 가중치 라운드 로빈과 영역별 장애 조치로 고가용성과 일관된 성능을 확보하는 방식도 다뤘습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
43005분
전용 코디네이터 노드를 사용한 Amazon OpenSearch Service 클러스터 복원력과 성능 향상
전용 코디네이터 노드를 통해 OpenSearch에서 조정 작업과 데이터 처리를 분리하는 방법을 설명했습니다. 색인·검색 성능 향상과 VPC IP 절감, 운영 지표 점검 방법도 함께 정리했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#OpenSearch
34005분