아마존은 베드록 서비스의 추론 작업 가시성을 높이기 위해 두 가지 새로운 클라우드워치 지표인 TimeToFirstToken과 EstimatedTPMQuotaUsage를 도입했다. 이를 통해 알람 설정과 용량 관리가 가능해진다.

아마존 베드록 AgentCore의 정책 기능은 에이전트의 자체 판단과 독립적으로 작동하는 결정적 집행 계층을 제공합니다. 이를 통해 자연어로 작성한 비즈니스 규칙을 세다르 정책으로 변환하고, 사용자 권한에 따른 세밀한 접근 제어를 구현할 수 있습니다.

아마존 노바 모델과 오픈서치 서비스를 활용해 대규모 영상 데이터셋에서 자연어 검색이 가능한 멀티모달 영상 검색 시스템 구축 방법을 소개한다. 수동 태깅과 키워드 검색을 넘어 영상 콘텐츠의 의미를 포괄하는 시맨틱 검색이 가능하다.

버크는 아마존 베드록을 사용해 자체 개발한 AI 어시스턴트 ‘핀(Finn)’를 업그레이드하여 다국어 및 다시간대에 맞는 은행 지원을 원활하게 처리하고 있다.

아마존 베드록의 평가 기능을 활용하여 언어 장벽을 넘어 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방법을 소개하고, 다국어 평가의 비용과 복잡성을 줄이는 실용적인 전략을 공유합니다.

아마존 베드록을 사용하여 구조화된 응답을 생성하는 두 가지 방법을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링은 유연하며 Bedrock 모델과 함께 작동하며 다양한 스키마 유형을 처리하여 탁월한 시작점이 됩니다. 도구 사용은 더 큰 신뢰성, 일관된 결과, 매끄러운 API 통합 및 JSON 스키마의 런타임 유효성 검사를 제공하여 향상된 제어를 제공합니다.

아마존 베드록과 LangGraph를 활용하여 전자 상거래 소매업체를 위한 맞춤형 고객 지원 경험 구축하는 방법을 소개하고, Mistral Large 2 및 Pixtral Large 모델을 통합하여 티켓 분류, 주문 세부 정보 추출, 손상 평가, 문맥적 응답 생성 등 핵심 고객 지원 업무를 자동화하는 방법을 안내합니다.