글로벌 풀서비스 디지털 마케팅 기관 Kepler는 아마존 Q Business를 도입하여 AI 접근을 민주화하고 엄격한 보안 기준을 유지함으로써 직원 당 주당 평균 2.7시간의 수동 작업 시간을 절약하고 고객 서비스 제공을 개선했다.

Amazon Q Business를 사용하여 백엔드 통합을 위한 사용자 정의 플러그인을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 플러그인은 기존 시스템과 제3자 시스템을 몇 주 만에 개발없이 통합하고 중요한 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 또한 Amazon Cognito 및 AWS IAM Identity Center를 사용하여 솔루션을 안전하게 유지하고 민감한 데이터 및 워크플로의 무결성을 유지하는 방법을 보여줍니다.

IT 지원팀이 겪는 문제를 해결하는 데 도움을 주는 지능형 커뮤니티 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 오류 이해, 진단 검토, 조치 및 관련 문서 검토, Jira와 같은 외부 지원 티켓 개설까지의 엔드 투 엔드 부담을 줄일 수 있습니다.

이 포스트에서는 Jira 통합을 사용한 Amazon Q Business 애플리케이션을 생성하는 방법과 Trusted Advisor 상세 보고서를 포함한 데이터셋을 활용하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 Amazon Q Business와 같은 새로운 생성적 AI 서비스를 활용하여 데이터 인사이트를 신속하게 얻고 실질적으로 활용하는 방법을 보여줍니다.

Amazon Q Business가 익명 사용자 액세스를 지원하기 시작했다. 이 기능을 통해 사용자 인증이 필요하지 않고 콘텐츠가 공개적으로 접근 가능한 Amazon Q Business 애플리케이션을 만들 수 있다. 본문에서는 Amazon Q Business를 사용하여 익명 사용자를 위한 공개적인 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개한다.

Amazon Q Business의 평가 프레임워크 소개 및 사용 사례 선택, 데이터 준비, 메트릭 구현에 초점을 맞춘 첫 번째 게시물의 내용을 바탕으로 Amazon Q Business의 평가 프레임워크에 대해 자세히 알아본다.

Amazon Q Business의 사용자 정의 플러그인을 활용하여 자연어 프롬프트를 통해 다양한 API와 상호 작용하는 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다. 사용자가 자연어 질의와 명령을 통해 AWS 인프라와 상호 작용할 수 있는 AIOps 챗봇을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 챗봇은 Amazon EC2 포트 및 Amazon S3 버킷 액세스 설정과 같은 작업을 처리할 수 있습니다.