aws-samples/genai-quickstart-pocs

This repository contains sample code demonstrating various use cases leveraging Amazon Bedrock and Generative AI. Each sample is a separate project with its own directory, and includes a basic Streamlit frontend to help users quickly set up a proof of concept.

해결하는 문제

이 리포지토리는 Amazon Bedrock과 Generative AI를 다양한 실제 비즈니스 사용 사례에 통합하는 방법을 보여주는 프로토타입(POC) 구현 모음입니다. 개발자들이 처음부터 구축하지 않고도 AI 기능을 빠르게 프로토타이핑하고 검증할 수 있도록 도와줍니다.

작동 방식

각 샘플은 Streamlit 프론트엔드를 갖춘 독립적인 Python 프로젝트입니다. 이 프로젝트들은 Amazon Bedrock을 활용하여 다양한 LLM 및 멀티모달 모델에 접근하며, 데이터 검색을 위해 Amazon Athena, RDS, Redshift, OpenSearch Serverless, Kendra와 같은 다른 AWS 서비스와 통합하고, 오디오/비디오 처리를 위해 Amazon Transcribe를 사용합니다.

대상 사용자

AWS에서 Generative AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자 및 아키텍트에게 적합합니다. 특히 RAG, 멀티모달 분석, 자동 문서 처리 구현 예제가 필요한 분들께 추천합니다.

주요 특징

  • 데이터 쿼리: 리レーショ널 데이터베이스(Athena, RDS, Redshift)에 대한 자연어 인터페이스.
  • RAG 구현: Bedrock Knowledge Bases, LangChain, Kendra, OpenSearch Serverless를 사용한 다양한 패턴.
  • 멀티모달 기능: 이미지 분석, PDF의 대체 텍스트 생성, 안전 가드레일이 적용된 이미지 생성.
  • 문서 인텔리전스: 문서 추출, 요약, 비교를 위한 인텔리전트 문서 처리(IDP).
  • 특화 도구: PowerPoint 생성기, 비디오 챕터 생성기, 모델 평가용 데이터 준비 도구.

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