AWS 기술 블로그

미리캔버스 AI 프레젠테이션 생성 서비스: Amazon Bedrock으로 그려낸 미리캔버스의 미래

미리디는 디자인 생태계를 혁신하여 간편한 디자인 문화를 만들어가는 회사입니다. 미리디가 제공하고 있는 미리캔버스는 무료 디자인 템플릿으로 저작권 걱정 없이, 누구나 간편하게 사용할 수 있는 웹 기반의 디자인 툴 입니다. 디자인을 몰라도, 문구만 바꿔도, 이미지가 없어도 누구나 쉽게 나만의 디자인을 자유롭게 편집하고 완성할 수 있습니다. 이 블로그에서는 미리캔버스의 ‘AI 프레젠테이션 생성’ 서비스를 소개합니다. 이 서비스는 사용자가 […]

뉴넥스의 AWS 서비스를 활용한 검색 시스템 구축과 운영 사례

소개 뉴넥스(NEWNEX)는 2014년에 설립된 패션 이커머스 플랫폼 기업으로, IT 기술을 활용해 커머스와 물류 인프라를 통합하여 ‘하루배송’과 같은 최적의 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 현재 1020 여성 패션 플랫폼 ‘브랜디’, 남성 쇼핑 플랫폼 ‘하이버’, 여성 브랜드 패션 플랫폼 ‘서울스토어’를 운영 중이며, 판매자에게 물류와 운영을 지원하는 통합 서비스인 ‘헬피’도 제공하고 있습니다. 뉴넥스는 2024년 기준 누적 거래액 1.8조 원, […]

Amazon S3용 마운트포인트를 사용한 Amazon VPC 트래픽 미러링

이 글은 Networking & Content Delivery 블로그의 Capture packets with Amazon VPC Traffic Mirroring and Mountpoint for Amazon S3 의 한국어 번역입니다. 트래픽 미러링은 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 인스턴스의 엘라스틱 네트워크 인터페이스에서 네트워크 트래픽을 복사하고 분석을 위해 대상 스토리지 서비스로 전송하는 데 사용할 수 있는 Amazon VPC의 기능으로서, 콘텐츠 검사, 위협 모니터링, 네트워크 성능 […]

AWS 서비스 파트너와 함께 구축한 타이거컴퍼니의 Amazon Bedrock 기반 문서 질의 챗봇 사례

타이거컴퍼니는 쉽게 일하는 방법을 고민하고 업무에 필요한 모든 서비스를 하나의 플랫폼에서 제공하는 SaaS 협업 전문기업입니다. 기업은 물론 공공기관까지 폭넓은 서비스를 제공하고 있으며 SaaS, 구축형, 하이브리드 방식까지 고객이 원하는 어떠한 방식도 수용 가능한 기술과 전문가들을 보유하고 있습니다. 최근 AI 기술들이 협업 툴에도 많은 시도가 이뤄지고 있으며 타이거컴퍼니도 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)와 생성형 AI를 활용하여 기업의 […]

단, 두개의 AWS Lambda 함수로 Amazon OpenSearch, Amazon Bedrock 기반 이미지 검색 애플리케이션 구축하기

생성형 AI의 등장과 이와 더불어 관련 검색 기술이 빠르게 발전하면서, 기존 텍스트 매칭에서 벡터 기반 검색으로의 전환이 크게 주목받고 있습니다. 단순한 키워드 일치 방식은 이제 더 이상 충분하지 않을 수 있습니다. 이미지나 문장 등 비정형 데이터에서 의미적 유사성을 찾는 것이 점점 더 효과적으로 사용되어지고 이에 따라 점점 중요해지고 있기 때문입니다. 벡터 기반 검색은 이러한 요구를 […]

Amazon OpenSearch Service의 검색 엔진으로서의 기능 설명

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 ‘Amazon OpenSearch Service’s vector database capabilities explained‘을 기반으로 한국어로 번역 및 신기능과 관련된 사항을 최신화하였습니다. 개요 OpenSearch는 검색, 분석, 보안 모니터링 및 통합 가시성 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 유연하며 확장 가능한 오픈 소스 소프트웨어 제품군으로, Apache 2.0 라이선스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 지연 시간이 짧은 검색 및 집계를 제공하는 […]

이미지 비디오 Multi-modal 추론 모델, LLaVA-NeXT-Video 모델을 Amazon SageMaker에 배포하기

LLaVA-NeXT-Video 모델 소개 LLaVA-NeXT-Video 모델은 LLaVA-NeXT의 후속 모델로, 비디오 이해 능력을 강화한 대형 멀티모달 모델 (Large Multimodal Model, LMM)입니다. 이 모델은 주로 텍스트-이미지 데이터로 학습된 LLaVA-NeXT를 기반으로 하여 비디오 데이터에 대한 성능을 향상시키기 위해 개발되었습니다. 주요 특징 제로샷(Zero-shot) 비디오 표현 능력: LLaVA-NeXT-Video는 AnyRes 기술을 활용하여 고해상도 이미지를 여러 이미지로 분할하고, 이를 사전 학습된 비전 트랜스포머 […]

AWS PrivateLink를 통해 다른 리전의 Amazon Bedrock을 내부 네트워크에서 사용하기

개요 AWS PrivateLink는 VPC Endpoint를 통해 트래픽이 인터넷을 경유하지 않고 AWS 내부망을 통해 AWS의 서비스에 더 빠르고 안전하게 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업의 민감한 데이터를 보호하면서도 안정적이고 고속의 네트워크 연결을 유지할 수 있습니다. 그러나 Private VPC Endpoint를 통해 서비스에 연결하려면 Public 서비스 주소 대신 Private 주소를 사용해야 하므로 관련된 라이브러리를 수정하거나 설정을 변경하는 […]

OpenSearch에서 수십억 규모 검색을 위한 적합한 k-NN 알고리즘을 선택하기

조직에서 자연어 처리(NLP) 시스템, 추천 엔진이나 검색 기반 시스템과 같은 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 만들려고 할 때, 일정 수준 이상의 단계에서 k-Nearest Neighbor(k-NN) 검색을 쓰게 됩니다. 하지만 데이터 포인트가 수억 개에서 수십억 개까지 늘어나면, k-NN 검색 시스템을 확장하는 게 정말 큰 난제가 될 수 있습니다. 이럴 때 Approximate k-Nearest Neighbor (ANN) 검색을 적용하면 이 문제를 잘 […]

AWS상에서 비용 효율적으로 영상 컨텐츠 화질 개선하기 – Video Super Resolution(VSR) on AWS

OTT 및 FAST TV 서비스의 증가로 개인화된 콘텐츠, 특히 고전 영화와 TV 프로그램의 수요가 증가하였으며, 이러한 콘텐츠의 대부분은 저해상도(Standard Definition, SD) 형식으로 제공되어 향상된 시청 경험이 필요한 상황입니다. 특히 구작에 대한 수요가 급격히 증가하거나 소위 인기가 역주행하는 경우에 컨텐츠 제공자 입장에서 개선된 화질을 제공하는 것이 콘텐츠를 처음 접하는 잠재 시청자를 확보할 수 있는 중요 요인이 […]