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AI 경험이 없는 개발자나 엔지니어들도
AI를 만들고 활용할 수 있는
국내 최초의 Amazon Bedrock 활용 가이드북

아마존 베드록(Amazon Bedrock)은 AWS에서 제공하는 생성형 AI 서비스로, 사용자가 쉽게 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있으며, 프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent 구현 등 다양한 고급 기능을 지원하여 간소화된 방법으로 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 디지털북스에서 출간한 『Amazon Bedrock으로 시작하는 실전 생성형 AI 개발』은 국내 최초로 아마존 베드록을 사용하고 활용할 수 있는 방법을 담았다. AWS 계정 설정부터 시작하여 생성형 AI의 기본 개념, Amazon Bedrock의 핵심 기능 그리고 실제 구현 방법을 단계별로 상세하게 설명하고 있다. 특히 프롬프트 엔지니어링, RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성), Agent 구현 등 현업에서 실제로 필요한 고급 기술들을 실용적인 관점에서 다루고 있다. 생성형 AI와 AWS에 대한 사전 경험이 없는 독자들도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성되었으며, 특히 생성형 AI 경험이 없는 개발자와 엔지니어들에게도 실용적인 AI 활용 가이드가 될 것이다.

들어가는 글
추천사

00. AWS 계정 준비하기

0-1 AWS 가입
0-2 계정 설정

01. 생성형 AI란 무엇인가

1-1 생성형 AI의 정의
1-2. AWS의 생성형 AI 전략

02. Amazon Bedrock 시작하기

2-1 주요 Bedrock 기반 모델
2-2 Bedrock 사용하기

03. 프롬프트 엔지니어링

3-1 프롬프트 엔지니어링 개념과 중요성
3-2 효과적인 프롬프트 작성 방법
3-3 프롬프트 엔지니어링 with Claude
3-4 프롬프트 템플릿 예시

04. Bedrock으로 RAG 구현하기

4-1 RAG 개념
4-2 벡터 데이터베이스
4-3 LangChain으로 RAG 구현
4-4 관리형 서비스로 RAG 구현:Knowledge Bases for Amazon Bedrock

05. Bedrock으로 Agent 구현하기

5-1 Agent 개념
5-2 Tool Use
5-3 관리형 서비스로 에이전트 구현: Agents for Amazon Bedrock

06. Bedrock에서 모델 학습하기

6-1 미세조정과 지속적인 사전 학습
6-2 사용자 지정 모델 학습하기
6-3 외부 모델 가져오기

07. Bedrock 운영하기

7-1 모델 호출 로깅
7-2 Bedrock 대시보드 만들기
7-3 Amazon Bedrock Guardrails을 통한 가드레일 설정
7-4 Bedrock 모델 평가
7-5 Bedrock 모델 추론
7-6 Bedrock 보안

08. Bedrock 최신기능 훑어보기

8-1 프롬프트 관리(Prompt management)
8-2 흐름(Flows)
8-3 Bedrock Studio