당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL로 완성하는 데이터 혁신, Part 1: 브로쿼리 개요와 아키텍처
당근페이는 브로쿼리라는 내부 Text-to-SQL 봇의 배경과 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 질문을 SQL로 바꾸고 컨텍스트를 보강해 데이터 활용 장벽을 낮추는 구조를 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#Text-to-SQL#RAG
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AWS
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (282)
Amazon Bedrock Guardrails을 활용해 한국어 기반 개인정보 검출하기
Amazon Bedrock Guardrails의 한국어 개인정보 검출 지원과 활용 방법을 소개했습니다. ApplyGuardrail API로 이름, 주소, 전화번호 등 다양한 민감정보를 탐지하는 예시를 보여주었습니다.
#AWS#Amazon Bedrock#LLM
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Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 활용한 애니펜의 빠르고 비용 효율적인 AI 서비스 개발 여정
Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 적용해 사진 기반 AI 콘텐츠 생성 구조를 개선했습니다. 컨테이너를 경량화하고 처리 시간을 크게 줄여 빠르고 효율적인 서비스 운영을 가능하게 했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Lambda#Amazon S3
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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – part 2
양자 컴퓨팅이 강점을 보일 수 있는 문제 유형과 산업별 적용 사례를 살펴보았습니다. 또한 생태계 구성과 기반 기술까지 함께 정리했습니다.
#양자 컴퓨팅#Shor’s algorithm#Grover’s algorithm
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Amazon Bedrock Agents와 MCP(Model Context Protocol) 통합하기
Amazon Bedrock Agents와 MCP를 Lambda와 CDK로 연결하는 서버리스 통합 방법을 소개했습니다. MCP 도구를 OpenAPI로 변환해 Agent의 Action Group으로 쓰는 구현과 배포 절차를 정리했습니다.
#Amazon Bedrock#MCP#AWS Lambda
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NAB Show 2025, AWS의 최신 생성형 AI 및 라이브 클라우드 스포츠 제작 기능 선보여
AWS가 NAB Show 2025에서 생성형 AI와 라이브 클라우드 스포츠 제작 기능을 대거 선보였습니다. 미디어·방송 워크플로우에 AI와 클라우드 인프라를 결합한 다양한 데모와 사례를 소개했습니다.
#생성형 AI#AWS#미디어 & 엔터테인먼트
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Amazon Bedrock에서 프롬프트 캐싱 효과적으로 사용하기
Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 동작 방식과 적합한 사용 사례, 구성 방법을 설명했습니다. 또한 usage 메트릭과 CloudWatch로 캐시 효율을 모니터링하는 방법을 안내했습니다.
#Amazon Bedrock#prompt#cache
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더블유젯소프트(WZSOFT)의 미음 챗봇 도입기: AWS Bedrock 기반 AI 챗봇으로 뷰티샵 상담 자동화 하기
AWS Bedrock과 Claude 3.5 기반 챗봇으로 뷰티샵 예약과 샵 정보 상담을 자동화했습니다. 스키마, 프롬프트, 세션 관리와 메시지 묶음 처리로 응답 품질과 비용 효율을 함께 개선했습니다.
#AWS Bedrock#Claude#Lambda
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Amazon Q Developer CLI로 Lambda를 Rust로 변환하고 성능 향상하기
Amazon Q Developer CLI로 Lambda 코드를 Rust로 변환하고 성능을 개선한 사례를 정리했습니다. 구체적인 프롬프트, 예시 코드, 최적화 반복으로 실행 시간과 비용을 줄이는 방법을 소개했습니다.
#AWS Lambda#Rust#Amazon Q Developer CLI
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티오더의 Amazon Bedrock을 활용한 MCP 기반 운영 플랫폼 개발기
티오더가 Amazon Bedrock과 MCP로 운영 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 도구 호출과 알람 자동 요약으로 장애 대응과 운영 효율을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#MCP#LangChain
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Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우(SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화
AWS Bedrock Agent와 Support Automation Workflows를 결합해 AWS 리소스 문제를 자연어로 진단·자동화하는 방법을 소개했습니다. EKS 워커 노드 조인 실패 사례를 중심으로 런북 실행, 결과 해석, 조치 안내 흐름을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Support Automation Workflows#AWS Lambda
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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – part 1
양자 컴퓨팅과 양자 컴퓨터의 개념, 등장 배경, 역사, 분류를 입문자 관점에서 정리했습니다. 고전 컴퓨터의 한계와 양자 기술 발전을 바탕으로 왜 주목받는지 설명했습니다.
#양자 컴퓨팅#큐비트#NISQ
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Amazon Bedrock기반 Agentic Text-to-Image로 사용자 의도를 정확히 반영하기 (프롬프트 분해에서 검증까지)
Amazon Bedrock 기반 Agentic Text-to-Image로 복잡한 프롬프트를 단계적으로 분해하고 검증하며 생성하는 방법을 소개했습니다. 또한 인페인팅, 아웃페인팅과 Gradio, LangGraph를 결합한 편집 데모도 함께 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#생성형 AI
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Strands Agents와 오픈 소스 AI 에이전트 SDK 살펴보기
Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다. 프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.
#LLM#MCP#AWS
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Amazon Bedrock과 LangGraph로 Multi Agent 시스템 구현하기
Amazon Bedrock과 LangGraph로 Supervisor 중심의 Multi Agent 여행 도우미를 구현하는 방법을 소개했습니다. 상태 관리, 오케스트레이션, 디버깅과 운영 고려사항까지 함께 설명했습니다.
#LLM#LangGraph#Amazon Bedrock
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AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, 아마존 브라켓 -1
AWS의 양자 컴퓨팅 포트폴리오와 아마존 브라켓의 기본 개념을 소개했습니다. 클라우드 기반 관리형 서비스의 장점과 활용 방식도 함께 정리했습니다.
#AWS#cloud#양자 컴퓨팅
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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.
#OpenSearch#검색#LLM
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Amazon Q Developer CLI를 통한 쉽고 빠른 에이전트 코딩 실습
Amazon Q Developer CLI의 새로운 에이전트 기능으로 자연어 지시만으로 앱 생성과 수정, AWS 리소스 탐색까지 수행하는 흐름을 소개했습니다. CLI에서 멀티턴 대화와 로컬 도구 활용이 가능해져 개발 작업을 더 빠르게 처리할 수 있음을 보여줬습니다.
#AWS#CLI#Amazon Q Developer
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