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Amazon Transcribe, Amazon Bedrock 및 Amazon Bedrock용 기술 자료를 갖춘 Live Meeting 도우미 | 아마존 웹 서비스

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최신 기능 및 수정 사항은 CHANGELOG를 참조하세요. 당신은 아마도 업무 중에 메모를 작성하는 데 어려움을 겪어본 적이 있을 것입니다.

톱 뉴스

생성 AI 기능으로 Amazon Connect 및 Lex 강화 | 아마존 웹 서비스

AI
효과적인 셀프 서비스 옵션은 컨택 센터에 점점 더 중요해지고 있지만 이를 제대로 구현하는 것은 고유한 과제를 안겨줍니다. ...

Amazon Bedrock용 에이전트 및 기술 자료를 사용하여 보험 청구 수명 주기 자동화 | 아마존 웹 서비스

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생성적 AI 에이전트는 대기업을 위한 다양하고 강력한 도구입니다. 운영 효율성, 고객 서비스, 의사 결정을 향상시키는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.

LangChain, Amazon SageMaker JumpStart 및 MongoDB Atlas 의미 체계 검색을 사용한 검색 증강 생성 | 아마존 웹 서비스

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생성적 AI 모델은 기업 운영을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 기업은 다음과 같은 과제를 극복하면서 모델의 성능을 활용하는 방법을 신중하게 고려해야 합니다.

사용자와의 상호 작용을 통해 RAG 사용 사례에서 LLM 응답 개선 | 아마존 웹 서비스

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생성 AI 및 LLM(대형 언어 모델)의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 특정 외부 지식 코퍼스를 기반으로 질문에 답하는 것입니다....

고객 지원의 미래: AI가 용량, 성능 및 만족도를 높이는 방법

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고객 지원은 점점 더 중요해지고 있으며 구매자의 88%는 회사가 제공하는 경험이 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말합니다....

Accenture는 AWS에서 생성적 AI 서비스를 사용하여 Knowledge Assist 솔루션을 만듭니다 | 아마존 웹 서비스

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이 게시물은 Accenture의 Ilan Geller 및 Shuyu Yang과 공동으로 작성되었습니다. 오늘날 기업은 정보 사용과 관련하여 심각한 문제에 직면해 있습니다.

AWS SageMaker JumpStart Foundation 모델 | 아마존 웹 서비스

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LLM(대형 언어 모델) 에이전트는 1) 외부 도구(API, 함수, 웹후크, 플러그인 등)에 대한 액세스를 통해 독립형 LLM의 기능을 확장하는 프로그램입니다.

Amazon Kendra 및 대규모 언어 모델과 함께 Amazon Lex를 기반으로 하는 AWS 솔루션의 QnABot을 사용하여 셀프 서비스 질문 답변 배포 | 아마존 웹...

AI
Amazon Lex를 기반으로 하는 QnABot on AWS 솔루션은 오픈 소스, 다중 채널, 다중 언어 대화형 챗봇입니다. QnABot을 사용하면 셀프 서비스 대화형을 빠르게 배포할 수 있습니다...

LLM을 사용하는 대화식 FAQ 기능으로 Amazon Lex 향상 | 아마존 웹 서비스

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Amazon Lex는 대화형 봇("챗봇"), 가상 에이전트 및 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 서비스입니다...

Amazon Polly를 사용하여 말하는 동안 텍스트 강조 표시 | 아마존 웹 서비스

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Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. 그것은 변환할 수 있는 응용 프로그램의 전체 클래스의 개발을 가능하게 합니다...

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무료 SEO 도구: 온라인 비즈니스에 더 많은 고객을 유치하기 위해 유료 도구에 돈을 써야 한다고 누가 말합니까? SEO 관련...

Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service, Streamlit 및 LangChain으로 강력한 질문 응답 봇 구축 | 아마존 웹 서비스

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기업 환경에서 생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)의 가장 일반적인 애플리케이션 중 하나는 다음을 기반으로 질문에 답변하는 것입니다.
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