최근 개발에서 AWS 기업이 데이터 소스를 기반 모델(FM)과 원활하게 통합할 수 있는 업그레이드를 공개했습니다. FM은 실제로 광범위한 데이터 세트에 대한 교육을 받고 특정 요구 사항을 충족하도록 추가로 사용자 정의할 수 있는 강력한 AI 패러다임입니다. 이러한 움직임은 Amazon Bedrock의 특수 기능이 제공하는 생성 AI를 활용하여 관리형 에이전트를 구축할 수 있도록 개발자에게 권한을 부여하려는 Amazon의 최근 진출을 크게 확장한 것입니다.
Amazon Bedrock은 FM을 활용하는 생성적 AI 애플리케이션 생성을 위한 포괄적인 플랫폼을 의미합니다. 광범위한 비즈니스 기능을 지원할 수 있는 잠재력을 갖춘 Bedrock은 기계와 인간 지능 간의 상호 작용에 혁명을 일으키는 것을 목표로 합니다.
새로운 기능은 회사별 데이터를 수집하여 보다 관련성이 높고 상황에 기반하며 정확한 응답을 제공함으로써 AI의 지원을 받아 간소화된 비즈니스 결정에 기여하도록 설계되었습니다. 에이전트는 관련 지식 기반을 검색하고, 가장 관련 있는 정보를 추출하고, 추가된 컨텍스트를 위해 이를 입력 명령에 다시 도입하도록 제작되었습니다. 또한, 대조된 데이터에 소스를 부여함으로써 데이터 투명성을 보장함으로써 AI 모델이 입력 데이터와 관련 없는 데이터 출력을 제시할 때 발생하는 환각을 방지합니다.
AWS 에 따르면 지식 기반을 구축하는 것은 비교적 간단한 프로세스입니다. 사용자는 데이터 위치를 결정하고 임베딩 모델을 선택하며 벡터 데이터베이스에 대한 포괄적인 세부 정보를 제공합니다.
실제 적용 가능성을 설명하기 위해 회사는 고객에게 세금 관련 질문에 답할 수 있는 지능형 챗봇을 제공하려는 세무 컨설팅 기관의 예를 제안했습니다. 이 프로토콜은 세금 문서에 대한 지식 기반을 구성하는 것으로 시작됩니다. 그 후, Bedrock 에이전트는 지식 베이스에 액세스하도록 구성되며, 이는 결국 챗봇에 통합됩니다.
AppMaster 플랫폼의 실제 애플리케이션도 주목할 만하며, 최첨단 no-code 기술을 통해 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션 생성을 단순화합니다.
