<div id="readability-page-1" class="page"><div id="contents">
      <article id="entry">
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<p>AWS Summit도 잘 마무리되었고, 개인 유튜브 채널 업데이트도 할 겸 짧은 개념 동영상을 하나씩 올려보려고 합니다. 먼저 생성형 AI 분야에서 화두가 되고 있는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)과 Amazon Bedrock, Amazon Q 서비스에 대해 간략히 소개합니다.</p>



<p>우선 생성형 AI가 제공하는 파운데이션 모델을 이용하여, 업무 및 개발 생산성을 높일 수 있는 다양한 AWS 서비스를 이용할 수 있습니다. 누구나 접근하기 쉬운 노코드 도구인 PartyRock 부터, 기업 내부 업무 생산성을 높여 줄 Amazon Q Business, 그리고 손쉽게 생성형 AI를 구현할 수 있는 Amazon Bedrock Studio와 Amazon Q를 이용한 개발 사이클 전체의 변화를 살펴봅니다. 지난 AWS Summit 2024 기조 연설 중 일부를 요약했습니다.</p>



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<iframe title="생성형 AI를 기반한 새로운 앱 개발 방식은? - 윤석찬, AWS 수석테크에반젤리스트 :: AWS Summit Seoul 2024" width="500" height="281" src="https://www.youtube.com/embed/W6Bwd5cbwok?list=PLVKMvBGg2tCfrIhMQ-5dKcUiPhIPdb6td" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>
</p></figure>



<p><strong>검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)</strong><br>RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 이 때, 내부 데이터를 벡터 데이터로 변환하는 벡터 임베딩 그리고, 검색에서 사용할 수 있는 벡터 스토어를 이용합니다.</p>



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<iframe title="검색 증강 생성 (RAG)이란 무엇인가? - 벡터 임베딩과 벡터 스토어에 대해" width="500" height="281" src="https://www.youtube.com/embed/hwq_1rRSNPM?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>
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<p><strong>Amazon Bedrock 서비스</strong><br>Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 및 Amazon과 같은 선도적인 AI 회사의 다양한 고성능 파운데이션 모델(FM)을 단일 API를 통해 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 보안, 개인정보 보호 및 책임형 AI를 포함하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능 세트를 활용합니다.</p>



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<iframe title="Amazon Bedrock 기초 - 5분안에 알아보는 생성형 AI 서비스" width="500" height="281" src="https://www.youtube.com/embed/_FQaVmf4dyY?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>
</p></figure>



<p>Amazon Bedrock을 사용하면 사용 사례에 맞게 상위 FM을 쉽게 실험 및 평가하고, 미세 조정 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 사용하여 데이터로 비공개로 사용자 지정하고, 엔터프라이즈 시스템 및 데이터 소스를 사용하여 작업을 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. Amazon Bedrock은 서버리스이므로 인프라를 관리할 필요가 없으며 이미 익숙한 AWS 서비스를 사용하여 생성형 AI 기능을 애플리케이션에 안전하게 통합하고 배포할 수 있습니다.</p>



<p><strong>Amazon Q 서비스</strong><br>이 서비스는 기업에서 실제 업무가 수행되는 방식을 혁신하는 생성형 AI 어시스턴트입니다.  Amazon Q Business는 엔터프라이즈 시스템의 데이터 및 정보를 기반으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 AI 기반 도우미입니다. </p>



<p>Amazon Q Developer는 애플리케이션 코딩, 테스트 및 업그레이드부터 오류 진단, 보안 스캐닝 및 수정 작업 수행, AWS 리소스 최적화에 이르기까지, 개발자와 IT 전문가의 모든 작업을 지원합니다.</p>



<figure><p>
<iframe loading="lazy" title="Amazon Q 서비스 기초 - 5분안에 알아보는 생성형 AI 서비스" width="500" height="281" src="https://www.youtube.com/embed/i1lSHrbZdPU?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>
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<p>앞으로 <a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLVKMvBGg2tCfrIhMQ-5dKcUiPhIPdb6td">개인 유튜브 채널</a>에 짧은 동영상들도 많이 올려볼 예정이니, 많이 봐주세요!</p>
<div><h3>더 읽어 볼 글</h3></div>	

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	<p>※ <a href="http://channy.creation.net/about/#disclaimer" target="new">Disclaimer</a>- 본 글은 개인적인 의견일 뿐 제가 재직했거나 하고 있는 기업의 공식 입장을 대변하거나 그 의견을 반영하는 것이 아닙니다. 사실 확인 및 개인 투자의 판단에 대해서는 독자 개인의 책임에 있으며, 상업적 활용 및 뉴스 매체의 인용 역시 금지함을 양해해 주시기 바랍니다. 본 채널은 광고를 비롯 어떠한 수익도 창출하지 않습니다. (The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers. Please note that you are solely responsible for your judgment on checking facts for your investments and prohibit your citations as commercial content or news sources. This channel does not monetize via any advertising.)</p>



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Channy's Blog

AWS Summit도 잘 마무리되었고, 개인 유튜브 채널 업데이트도 할 겸 짧은 개념 동영상을 하나씩 올려보려고 합니다. 먼저 생성형 AI 분야에서 화두가 되고 있는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)과 Amazon Bedrock, Amazon Q 서비스에 대해 간략히 소개합니다.
우선 생성형 AI가 제공하는 파운데이션 모델을 이용하여, 업무 및 개발 생산성을 높일 수 있는 다양한 AWS 서비스를 이용할 수 있습니다. 누구나 접근하기 쉬운 노코드 도구인 PartyRock 부터, 기업 내부 업무 생산성을 높여 줄 Amazon Q Business, 그리고 손쉽게 생성형 AI를 구현할 수 있는 Amazon Bedrock Studio와 Amazon Q를 이용한 개발 사이클 전체의 변화를 살펴봅니다. 지난 AWS Summit 2024 기조 연설 중 일부를 요약했습니다.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 이 때, 내부 데이터를 벡터 데이터로 변환하는 벡터 임베딩 그리고, 검색에서 사용할 수 있는 벡터 스토어를 이용합니다.
Amazon Bedrock 서비스
Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 및 Amazon과 같은 선도적인 AI 회사의 다양한 고성능 파운데이션 모델(FM)을 단일 API를 통해 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 보안, 개인정보 보호 및 책임형 AI를 포함하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능 세트를 활용합니다.
Amazon Bedrock을 사용하면 사용 사례에 맞게 상위 FM을 쉽게 실험 및 평가하고, 미세 조정 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 사용하여 데이터로 비공개로 사용자 지정하고, 엔터프라이즈 시스템 및 데이터 소스를 사용하여 작업을 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. Amazon Bedrock은 서버리스이므로 인프라를 관리할 필요가 없으며 이미 익숙한 AWS 서비스를 사용하여 생성형 AI 기능을 애플리케이션에 안전하게 통합하고 배포할 수 있습니다.
Amazon Q 서비스
이 서비스는 기업에서 실제 업무가 수행되는 방식을 혁신하는 생성형 AI 어시스턴트입니다.  Amazon Q Business는 엔터프라이즈 시스템의 데이터 및 정보를 기반으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 AI 기반 도우미입니다. 
Amazon Q Developer는 애플리케이션 코딩, 테스트 및 업그레이드부터 오류 진단, 보안 스캐닝 및 수정 작업 수행, AWS 리소스 최적화에 이르기까지, 개발자와 IT 전문가의 모든 작업을 지원합니다.
앞으로 개인 유튜브 채널에 짧은 동영상들도 많이 올려볼 예정이니, 많이 봐주세요!

생성형 AI를 기반한 새로운 앱 개발 방식은?

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