오늘 AWS는 새로운 생성형 AI 기반 도우미인 Amazon Q를 발표했습니다. 이 도우미는 업무용으로 특별히 설계되었으며 회사의 정보 리포지토리, 코드 및 엔터프라이즈 시스템에 있는 데이터와 전문 지식을 사용하여 대화를 나누고, 문제를 해결하고, 콘텐츠를 생성하고, 조치를 취하도록 비즈니스에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 

Amazon Web Services(AWS)는 AWS Console 모바일 애플리케이션에서 제공되는 Amazon Q 공개 평가판을 발표합니다. Android용 AWS Console 모바일 앱을 사용하는 AWS 고객은 이제 AWS Console 모바일 앱의 생성형 AI 도우미인 Amazon Q를 사용하여 AWS 서비스에 대한 질문을 할 수 있으며, 음성 입출력 기능을 갖춘 모바일 친화적인 사용자 인터페이스에서 간결하고 신뢰할 수 있는 답변을 받을 수 있습니다.

Amazon Bedrock은 기초 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다. 이제 Amazon Bedrock이 Amazon Titan Text Lite 및 Amazon Titan Text Express FM과 함께 Meta Llama 2 및 Cohere Command Light에 대한 미세 조정을 지원함에 따라 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 특정 작업의 모델 정확도를 높일 수 있게 되었습니다.

이제 Amazon Connect는 인앱 및 웹 음성 및 화상 통화 기능을 제공하므로, 웹 사이트와 모바일 애플리케이션에서 한층 개인화된 음성 및 비디오 경험을 좀 더 쉽게 제공할 수 있습니다. 이러한 음성 및 비디오 기능을 통해 고객은 귀사의 웹 사이트나 모바일 애플리케이션에서 벗어나지 않고도 연락할 수 있습니다. 이러한 기능으로 컨텍스트 정보를 Amazon Connect에 전달하여 고객 프로필, 인증 상태 또는 이전에 앱에서 수행한 작업과 같은 속성을 기반으로 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

Amazon Connect Customer Profiles는 이제 통합 프로필을 생성하는 데 필요한 시간을 대폭 줄여주는 생성형 AI 기반 고객 데이터 매핑 기능을 제공하여 기업이 보다 개인화된 고객 환경을 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원합니다. 

이제 Mountpoint for Amazon S3를 사용하여 파일 시스템 작업을 통해 새로운 Amazon S3 Express One Zone 스토리지 클래스에 저장된 객체에 액세스할 수 있습니다. 새로운 S3 Express One Zone 스토리지 클래스는 10밀리초 미만의 일관된 요청 지연 시간이 필요한 성능 크리티컬 애플리케이션을 위해 가장 빠른 클라우드 객체 스토리지를 제공하도록 특별히 구축되었습니다.

AWS는 AWS Chatbot의 Amazon Q 공개 평가판을 발표했습니다. 이 평가판은 Microsoft Teams와 Slack의 대화 경험에서 고객의 AWS 관련 쿼리에 대한 요약되고 간결한 답변을 제공합니다. 고객은 질문에 대한 간결하고 신뢰할 수 있는 답변을 받아 AWS 서비스, 아키텍처 솔루션 설계, 문제 해결에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

오늘 AWS는 비즈니스 데이터 카탈로그를 강화하여 데이터 검색, 데이터 이해 및 데이터 사용을 개선할 수 있는 Amazon DataZone의 새로운 생성형 AI 기반 기능의 평가판을 발표했습니다. 데이터 생산자는 한 번의 클릭으로 포괄적인 비즈니스 데이터 설명 및 컨텍스트를 생성하고, 영향력 있는 열을 강조 표시하고, 분석 사용 사례에 대한 권장 사항을 포함할 수 있습니다.

오늘 Amazon Web Services, Inc.(AWS)는 Amazon Q가 Amazon EC2 인스턴스를 선택하는 데 도움을 줄 수 있다고 발표했습니다. Amazon Q는 기계 학습을 사용하여 고객이 워크로드를 구축하기 전에 컴퓨팅 인스턴스 유형에 대해 빠르고 비용 효율적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. Amazon Q는 AWS Management Console 또는 AWS 설명서 사이트를 사용하는 고객을 위해 개인화된 EC2 인스턴스 제안을 생성합니다. 자연어 인터페이스를 통해 고객은 요구 사항을 쉽게 전달하고 가장 일치하는 인스턴스를 얻을 수 있습니다.

Amazon Connect는 제로 ETL 분석 기능인 분석 데이터 레이크의 평가판 모드를 발표했습니다. 이 기능은 조직이 통합 데이터 소스 및 선택한 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 통해 주요 고객 센터 성과 지표(예: 고객 만족도)를 파악하고 최적화하는 데 필요한 인사이트에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 분석 데이터 레이크를 사용하면 레코드가 중복 제거되고 바로 쿼리할 수 있으며, Amazon Connect 데이터에 액세스하여 분석 및 AI(인공 지능) 워크로드에 사용할 수 있도록 ETL(추출, 변환, 적재) 작업을 수행하기 위해 복잡한 데이터 파이프라인을 구축 및 유지 관리할 필요가 없습니다.

Amazon OpenSearch Service와의 Amazon DynamoDB 제로 ETL 통합은 고객에게 Amazon DynamoDB 데이터에 대한 전체 텍스트 및 벡터 검색과 같은 고급 검색 기능을 제공합니다. 이제 고객은 AWS Console에서 버튼 클릭 몇 번으로 Amazon DynamoDB에서 Amazon OpenSearch Service로 데이터를 원활하게 동기화할 수 있게 됨에 따라 데이터를 추출, 전환, 적재(ETL)하기 위한 사용자 지정 코드를 작성할 필요가 없습니다. Amazon OpenSearch Service와의 Amazon DynamoDB 제로 ETL 통합은 이제 Amazon OpenSearch Service 관리형 클러스터와 OpenSearch Serverless 수집 모두에서 사용할 수 있습니다.

오늘 Amazon QuickSight는 비즈니스 사용자를 위해 Amazon Q에서 지원하는 세 가지 새로운 자연어 기능을 발표했습니다. 평가판으로 출시되는 이러한 기능을 사용하여 대시보드를 요약하고, 데이터 질문에 답하는 미니 대시보드를 생성하고, 데이터를 설명하는 스토리를 작성할 수 있습니다.

이제 Amazon EMR 및 Amazon S3 Express One Zone 스토리지 클래스를 사용하여 Apache Spark 애플리케이션의 데이터 처리 및 분석을 S3 Standard의 데이터에 비해 최대 4.0배까지 가속화할 수 있습니다. S3 Express One Zone은 가장 자주 액세스하는 데이터와 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 위해 10밀리초 미만의 일관된 데이터 액세스를 제공하도록 특별히 구축된 고성능 단일 가용 영역 스토리지 클래스입니다.

Amazon Bedrock은 선도적인 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 간편한 방법을 제공합니다. Amazon Bedrock의 지속적인 사전 훈련은 안전한 관리형 환경에서 Amazon Titan Text Express 및 Amazon Titan Text Lite FM을 훈련하고 레이블이 지정되지 않은 자체 데이터를 사용하여 사용자 지정할 수 있는 새로운 기능입니다. 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 주제, 장르 및 컨텍스트에 걸친 데이터로 지속적으로 사전 훈련을 받게 되므로, 더욱 강력해지고 폭넓은 지식과 적응성을 쌓아 도메인 이외의 데이터를 더 효율적으로 처리하는 방법을 학습하여 조직에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect에서 양방향 단문 메시지 서비스(SMS) 기능을 지원함에 따라 문자 메시지를 통해 고객 문제를 쉽게 해결할 수 있게 되었습니다. SMS는 고객이 도움을 받을 수 있는 유비쿼터스하고 편리한 채널을 제공하는 동시에 저렴한 비용으로 개인화된 환경을 제공할 수 있도록 합니다.

이제 Amazon DynamoDB가 Amazon Redshift와의 제로 ETL 통합을 지원함에 따라 고객이 DynamoDB 데이터에 대해 고성능 분석을 실행할 수 있게 되었습니다. 이번 제로 ETL 통합은 DynamoDB에서 실행되는 프로덕션 워크로드에 영향을 미치지 않습니다. 데이터가 DynamoDB 테이블에 기록되면 Amazon Redshift에서 원활하게 사용할 수 있으므로 고객은 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하기 위해 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리할 필요가 없습니다.

이제 정식 출시되는 Amazon Bedrock용 완전관리형 에이전트를 사용하면 생성형 AI 애플리케이션이 회사 시스템과 데이터 소스 전반에서 다단계 작업을 실행할 수 있습니다. 에이전트는 제품 가용성에 대한 질문에 답하거나 주문을 받는 등 비즈니스 작업을 계획하고 수행할 수 있습니다. 고객은 자연어로 몇 가지 지침을 작성하고, 회사 시스템에 대한 액세스를 제공하고, AWS Lambda 함수를 정의하여 몇 번의 클릭만으로 에이전트를 생성할 수 있습니다. 에이전트는 사용자 요청을 분석하고 FM의 추론 기능을 통해 논리적 시퀀스로 분류하여 필요한 정보, 호출할 API, 요청을 이행하기 위한 실행 시퀀스를 결정합니다. 계획을 만든 후 에이전트는 적합한 API를 호출하고 회사 시스템 및 데이터 소스에서 필요한 정보를 검색하여 정확하고 관련성이 높은 응답을 제

이제 정식 출시된 Amazon Bedrock용 완전관리형 기술 자료는 기초 모델(FM)을 검색 증강 생성(RAG)으로 내부 회사 데이터 소스에 안전하게 연결하여 컨텍스트별로 더욱 관련성이 높고 정확한 응답을 제공합니다. 기술 자료는 FM의 강력한 기능을 확장하여 비즈니스, 고객 및 제품에 대해 보다 효과적으로 파악할 수 있도록 합니다.

Amazon Connect는 이제 끌어서 놓기 워크플로 디자이너에서 사용할 수 있는 노코드 UI 빌더를 제공합니다. 이 빌더를 통해 단계별 안내서로 에이전트에게 표시되는 UI를 생성하고 관리할 수 있습니다. 이 기능을 통해 에이전트가 고객과 상호 작용하는 동안 언제든지 Amazon Connect 에이전트 작업 공간에서 검토하거나 수행해야 하는 작업을 제시하는 안내서를 설계할 수 있습니다.

오늘 AWS는 고객이 사용 사례와 책임감 있는 AI 정책을 기반으로 한 기초 모델(FM) 전반에서 보호 조치를 구현할 수 있는 Amazon Bedrock용 가드레일 기능을 평가판 모드로 발표했습니다. 고객은 다양한 사용 사례에 맞춰진 여러 가드레일을 만들고 여러 FM 전반에 적용하여 일관된 사용자 환경을 제공하고 생성형 AI 애플리케이션에서 안전 제어를 표준화할 수 있습니다.