Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기
Strands Agents와 AgentCore로 RDS for SQL Server 진단 스크립트를 에이전트화하는 방법을 소개했습니다. Deadlock과 Blocking을 조사하고 SNS 보고까지 자동화하는 흐름을 설명했습니다.
#Amazon RDS#SQL Server#Strands Agents
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (282)
Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기
vLLM Tensor Parallelism으로 G5/G6의 24GB GPU 여러 장에 LLM을 분산 서빙하는 방법을 설명했습니다. 벤치마크에서 TP=4는 응답 속도와 처리량을 크게 개선했으며, 비용 효율적인 대안으로 제시했습니다.
#AWS#EC2#LLM
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프#RAG
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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#OpenSearch
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현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다. 장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph#Claude
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현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례
현대오토에버가 GenAI Sandbox와 해커톤으로 전사 GenAI 실험 환경을 구축했습니다. 14개 팀이 참여해 업무 자동화와 생산성 향상 사례를 만들었습니다.
#LLM#AWS#cloud
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CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.
#AWS#AI-DLC#Kiro
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GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
GS SHOP이 영상의 소구 포인트를 추출해 추천 신호로 바꾸고, 기존 추천 엔진과 결합한 Hybrid 시스템을 구축했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 주문, 전환율이 모두 개선되었습니다.
#Amazon Bedrock#추천#OpenSearch
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GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.
#AWS#LLM#검색
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AWS의 Claude Platform 소개: AWS 계정을 통한 Anthropic의 네이티브 Claude Platform 시작하기
AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.
#AWS#Anthropic#Claude
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Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.
#AWS#MCP#LLM
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AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례
AI-DLC에 Subagent와 Custom Skill을 결합해 팀 프로젝트 운용 문제를 보완했습니다. 비정형 요구사항 정리, 병렬 개발 merge, 전용 코드 리뷰까지 함께 다뤘습니다.
#AWS#TypeScript#node.js
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Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
#AWS#cache#LLM
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Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.
#PostgreSQL#pg_bigm#pgvector
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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.
#AWS#NCCL#EFA
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프#RAG
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키다리스튜디오의 QA 테스트 케이스 생성 자동화 — Amazon Bedrock과 LangGraph 활용 사례
키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph#QA
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한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크
한국어 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 OpenSearch 하이브리드 검색을 MIRACL-ko로 벤치마크했습니다. BM25, Dense, Sparse, RRF 조합의 성능과 구현 방법을 정량적으로 정리했습니다.
#OpenSearch#SPLADE#BM25
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