[AWS DNA 6기] GenAI 3주차

 

[3주차]

 

[오전]

 항상 첫 시작은 지난주 내용 정리와 퀴즈로 진행되었다. 

 

 - Amazon Q : 소프트웨어 개발을 가속화하고 회사의 내부 데이터를 활용하기 위한 가장 유능한 생성형 AI 기반 어시스턴트로, 사용자에 따라 여러 가지 ai를 사용할 수 있다.  

 

1. Amazon Q Business

 : 엔터프라이즈 시스템의 데이터 및 정보를 기반으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 AI 기반 도우미이다. 이를 통해 직원들은 더 창의적이고 데이터 중심적이며, 효율적이고 준비성과 생산성을 높일 수 있다.

 

 

 

 

    2.  Amazon Q Developer

 

 : 소프트웨어 개발 시 사용할 때 유용한 ai 도우미이다. 코드 생성, 디버그등 짧은 시간 내에 큰 효율을 낼 수 있도록 도와준다.

 지금의 chatGpt를 사용하는 사람들에게 또 다른 선택지가 될 수 있다.

 

 

 

 

    3.  Amazon Q in QuickSight

 

 

 

 

 : 생성형 BI 기능을 통해 의사 결정의 속도를 높여줌으로써 비즈니스 생산성을 개선하게 한다. Amazon Q의 새로운 대시보드 작성 기능을 사용하면 자연어 프롬프트로 몇 초 안에 의미 있는 인사이트를 작성하고 발견하고 공유할 수 있다. Amazon Q를 사용하면 전문 요약, 새로운 컨텍스트 인식 데이터 Q&A 경험, 인사이트를 통한 의사 결정을 유도하는 데 도움이 되는 사용자 지정이 가능한 대화형 데이터 스토리를 통해 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있게 도움을 준다.

 

 

    4.  Amazon Q in Connect

 

 

 

 : 생성형 AI를 사용하여 상담원에게 고객 질문에 대한 답변과 조치를 제안하여 더 빠른 문제 해결과 고객 만족도 향상을 달성하게 한다.

 고객이 답변을 기다리는 동안 에이전트는 이러한 다양한 정보 소스를 탐색하느라 시간을 낭비하는데, Amazon Q in Connect는 고객과의 실시간 대화를 사용하여 더 나은 고객 지원을 위해 에이전트가 해야 할 말이나 취해야 할 조치를 관련 회사 콘텐츠와 함께 자동으로 추천해 준다. 또한, Amazon Q를 통해 상담원은 자연어를 사용해 연결된 지식 소스를 검색하여 생성된 응답, 권장 조치 및 추가 정보에 대한 링크도 받아 볼 수 있다.

 

 

 

[오후]

 

 오후 세션에서는 Amazon Bedrock의 설명 및 실습시간을 가졌다.

 

 

 

 amazon bedrock에는 다양한 최신 모델을 간단하게 구현해 볼 수 있다. 예시로 text 관련해서는 가장 최근에 업데이트된 Claude 3.5 Sonnet, image 관련하여는 Titan을 사용하였다.

 

text generation

image generation

 

 

 bedrock은 FM 을 사용하는 간단한 구현을 보여주며, 이후에 개별 사용 시, fine-tuning 또는 prompt engineering 을 활용하면 원하는 application을 구현할 수 있어 보인다.