리캡 시리즈
- 세션 01: 에이전트 아키텍처 설계를 위한 개발자 로드맵
- 세션 02: Amazon Bedrock Data Automation
- 세션 03: AgentCore의 멀티 에이전트
- 세션 04: 에이전틱 AI 구축 Nova Act와 Strands Agents 실전 활용
- 세션 04: 사양 주도 개발로 Kiro를 활용하여 마이그레이션 프로젝트 가속화
- 세션 06: "매칭"에서 "이해"로: AgentCore Memory가 주도하는 개인화 AI 검색 실습
- 세션 07: 관찰을 통한 최적화 – LLM 관찰 가능성에서 AIOps까지, 실시간 인사이트를 지능형 자동화로 전환
- 세션 08: TEAM 배포와 최고의 엔지니어링 팀 구축
- 세션 09: 소위 서버리스 데이터베이스를 5년간 사용하며 얻은 다섯 가지 뼈아픈 교훈
- 세션 14: AI가 내 일을 한다면? Q Developer CLI와 Kiro가 내 일상을 어떻게 바꾸었는가
- 세션 16: 경계심을 갖춘 속도: Amazon Bedrock 에이전트 개발을 위한 필수 보안 사항
- 세션 26: 단일 H100에서 OSS LLM을 더 스마트하고, 저렴하고, 빠르게 실행하기
- 세션 28: 현대적인 통합 메타데이터 아키텍처: 데이터 사일로를 허무는 새로운 접근 방식
- 세션 29: 서버리스 MediaOps: Amazon Web Services에서 AI로 비디오 워크플로 자동화
- 세션 30: 대규모 성능 테스트로 효율성과 안정성을 고려한 아키텍처 설계
- 세션 31: 오픈 소스로 세계를 연결하기: 기술, 커뮤니티 및 글로벌 개발자 관계의 실전 여정
- 세션 33: 실시간 물류 분석을 위한 스트리밍 Iceberg 테이블 구축
- 세션 34: 대규모 로봇 전략 훈련 가속화: Kiro, Trainium 및 EKS 기반 자동화 폐쇄 루프 아키텍처
- 세션 35: 사양 주도 개발로 감각적 코딩에서 실용적 개발로
- 세션 36: 클라우드 비용 분석을 더 스마트하게: Strands와 AgentCore로 FinOps 지능형 에이전트 구축하기
- 세션 37: CNCF Kagent, K8sGPT, Nova Sonic을 사용하여 K8s용 대화형 에이전틱 AIOps 혁신하기
세션 노트
문제 정의:
- 조직은 다양한 형식(문서, 이미지, 오디오, 비디오)의 비정형 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪습니다.
- 수동 처리는 느리고 일관성이 없으며 비용이 많이 듭니다.
- 기존 자동화 시스템은 경직되어 있어 템플릿, 규칙, 수동 수정이 필요합니다.
- 규정 준수, 정확성, 확장성에 대한 요구가 증가하고 있습니다.
- 생성형 AI를 사용해 다중 형식 데이터 처리를 높은 정확도로 자동화할 필요가 있습니다. Bedrock Data Automation (BDA)이란?:
- Amazon Web Services의 완전 관리형 문서 및 미디어 자동화 기능입니다.
- 파운데이션 모델을 사용하여 엔드투엔드 추출, 분류 및 변환 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
- 문서, 이미지, 오디오 및 비디오를 대규모로 처리합니다.
- 서버리스 자동화를 사용하여 다단계 워크플로를 오케스트레이션합니다.
- 유연성은 극대화하면서 사용자 지정 코드는 최소화합니다. 입력 자산:
- [ 1 ] 다양한 형식 지원:
- 문서(PDF, DOCX, 스캔, 정형/비정형)
- 이미지(PNG, JPG)
- 오디오(음성 메모, 통화 녹음)
- 비디오(회의, CCTV, 웨비나)
- [ 2 ] 두 가지 유형의 출력 지침 제공:
- 표준 출력 구성
- 일치하는 블루프린트 기반 사용자 지정 스키마 출력 응답:
- 구성에 따른 자산의 선형화된 텍스트 표현.
- 출력은 JSON으로 반환되며, 구성에서 선택한 경우 추가 파일도 반환됩니다.
- 지원 형식 및 BDA가 추출하는 정보:
- [ 1 ] 문서:
- 필드, 표, 엔터티 추출
- 분류, 변환, 요약 및 검증
- [ 2 ] 이미지:
- OCR, 문서 분류, 객체 탐지 및 필기 추출 제공
- [ 3 ] 오디오:
- 전사, 요약, 감정 분석, 화자 탐지 및 의도 추출 제공
- [ 4 ] 비디오:
- 비디오 요약, 음성-텍스트 변환, 장면 탐지, 객체 인식 및 행동 이해 제공 표준 출력 vs 사용자 지정 출력(블루프린트):
- [ 1 ] 표준 출력:
- 즉시 사용 가능한 추출
- 일반적인 문서에 적합
- 설정 없이 빠른 결과
- [ 2 ] 사용자 지정 출력:
- 블루프린트 기반
- 프롬프트 또는 사용자 정의 블루프린트 허용
- 설정을 가속하고 일관성을 유지
- 산업별 문서 또는 복잡한 문서에 적합
문서 블루프린트 유형:
- [ 1 ] 분류:
- 송장, 은행 거래 명세서, 신분증, 계약서, HR 서신 등.
- [ 2 ] 추출:
- 엔터티, 필드, 표, 메타데이터
- [ 3 ] 변환:
- 데이터 수정 또는 재구성
- [ 4 ] 정규화:
- 데이터 값 표준화
- [ 5 ] 검증:
- 규칙에 따라 추출된 필드 검증 사용 사례:
- [ 1 ] 은행 및 금융:
- 은행 거래 명세서, 송장, 영수증, 사기 검사 자동화
- [ 2 ] 보험:
- 양식, 사진, 보고서에서 보험금 청구 처리
- 자동 요약, 추출, 검증
- [ 3 ] 고객 지원:
- 통화 전사 및 요약
- 감정 및 고객 의도 탐지
- [ 4 ] HR 및 법무:
- 이력서, 계약서, 채용 제안서 처리
- 기술, 조항, 의무 추출
- [ 5 ] 보안 및 운영:
- 회의 녹화물 요약
- CCTV 컨텍스트 추출(사람, 행동) 핵심 요점:
- Bedrock Data Automation (BDA)은 포괄적이고 사용자 지정 가능하며 확장 가능한 솔루션입니다.
- [ 1 ] 모든 형식을 위한 하나의 플랫폼:
- 문서, 이미지, 오디오 및 비디오 처리를 자동화합니다.
- [ 2 ] 사용자 지정 가능성:
- 고급 파운데이션 모델을 사용하여 정확도가 높고 사용자 지정 가능한 출력을 제공합니다.
- 모든 비즈니스 워크플로에 맞춘 신뢰할 수 있고 일관된 인사이트를 보장합니다.
- [ 3 ] 엔터프라이즈 지원:
- 높은 정확성과 규정 준수를 유지하며 수천 개의 파일로 확장됩니다.
- [ 4 ] 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 스마트하게:
- 수작업 부담을 줄이고 깔끔한 정형 출력을 즉시 제공합니다.
