Danny's Blog

🎉 PartyRock 정리1. PartyRock이란? PartyRock은 AWS에서 제공하는 생성형 AI 앱 제작 실습 공간(Playground) 입니다. Amazon Bedrock 기반으로 동작하지만, 실제 AWS 서비스는 아니며 시험 대비용으로만 알아두면 됩니다. 특징: AWS 계정 없이 사용 가능 (로그인만으로 체험 가능) 코딩 불필요 → 누구나 자연어 입력만으로 AI 앱 제작 가능 UI(화면 구성)는 Amazon Q Apps와 비슷하지만, 더 간단하고 빠르게 시작 가능 👉 시험 포인트: PartyRock은 Bedrock 기반의 체험용 Playground 이며, AWS 공식 서비스가 아니다. PartyRock 바로가기 --- 2. PartyRock의 기능 GenAI 앱 만들기 사용자가 원하는 앱을 자연어로 설명하면 자동으로 앱 생성 예: “재료를 입력하면 레시피와 음식 이미지를 생성하는 앱” 위젯(Widget) 기...

🤖 Amazon Q – 서비스별 활용 정리Amazon Q는 점점 더 다양한 AWS 서비스에 지능형 계층으로 통합되고 있습니다. 따라서 시험에서도 자주 다뤄질 수 있습니다. 아래는 주요 서비스별 Amazon Q 통합 내용입니다. 1. Amazon Q for QuickSightAmazon QuickSight는 데이터를 시각화하고 대시보드를 만드는 서비스입니다.기존에는 그래프를 직접 선택하고 설정해야 했지만, Amazon Q를 이용하면 자연어로 데이터에 질문하고 시각화를 자동으로 생성할 수 있습니다. 기능: 데이터를 업로드 후 자연어 질문으로 그래프 자동 생성 “지역별 제품 판매 현황 보여줘” → 지도 기반 차트 자동 생성 데이터 요약(Executive Summary) 자동 제공 대시보드의 시각화 생성 및 편집 가능 👉 시험 포인트:QuickSight에서 Amazon Q는 자연어 기반 데이터 질의 및 시각화 생성을 지원한다는 점을 기억하세요. 2....

🤖 Amazon Q – Integration with AWS ServicesAmazon Q is increasingly being integrated into various AWS services, providing intelligent assistance. These features may appear on AWS certification exams, so it’s important to understand how Amazon Q works with each service. 📊 Amazon Q for QuickSight Amazon QuickSight is a BI (Business Intelligence) service for creating dashboards and visualizing data. With Amazon Q, you can: Ask natural language questions about your datasets. Automatically g...

💻 Amazon Q Apps & Amazon Q Developer1. Amazon Q Apps (Part of Q Business)📌 What It IsAmazon Q Apps allow you to create GenAI-powered applications without writing code, simply by using natural language.It leverages your company’s internal data and can also integrate with plugins (e.g., Jira, ServiceNow, Salesforce). 🔑 Key Features No coding required – build apps via natural language prompts. Uses company data – applications are grounded in internal knowledge. Plugin support – extend...

🤖 Amazon Q Apps & Amazon Q Developer1. Amazon Q Apps (Q Business) 코딩 없이 자연어로 Gen-AI 기반 앱을 만들 수 있음 회사 내부 데이터를 활용 플러그인(예: Jira, ServiceNow, Salesforce 등)과 연동 가능 직관적인 웹 UI에서 “어떤 앱을 만들고 싶은지” 설명하면 자동으로 생성됨 👉 활용 예시 “문서를 업로드하고 사내 지식 기반에서 답변하는 Q&A 앱” “Jira 이슈를 자동으로 생성하는 내부 앱” 📌 시험 포인트 Amazon Q Apps = Q Business의 일부 RAG(데이터 검색) + 플러그인(API 호출) 조합으로 빠르게 사내 맞춤형 앱을 생성할 수 있음 2. Amazon Q Developer – 개요Amazon Q Developer는 개발자 지원 AI로 두 가지 영역을 담당합니다. (1) AWS 도우미 역할 AWS...

💼 Amazon Q Business1. Amazon Q Business란? 기업 전용 생성형 AI 비서(Assistant) 회사 내부의 지식과 데이터를 기반으로 작동 주요 기능 사내 문서 기반 질의응답 요약, 콘텐츠 생성 반복 업무 자동화 (예: 휴가 신청, 회의 초대장 전송) 외부 시스템과 연동해 작업 수행 Amazon Bedrock 기반으로 동작하지만, 사용자가 FM(Foundation Model) 을 직접 선택할 수는 없음 👉 시험 포인트: Bedrock 위에서 돌아가지만, FM 선택 불가라는 점 기억하기. 2. 주요 구성 요소🔹 데이터 커넥터 (Managed RAG) 40개 이상의 엔터프라이즈 데이터 소스 연결 가능 AWS 서비스: S3, RDS, Aurora, WorkDocs 등 외부 서비스: Microsoft 365, Google Drive, Gmail, Slack, Salesforce, SharePoint 등 ...

💼 Amazon Q Business1. What is Amazon Q Business? A fully managed generative AI assistant for enterprises. Works based on a company’s internal knowledge and data. Key capabilities: Q&A based on company documents Summarization & content generation Automating routine tasks (e.g., time-off requests, meeting invites) Integration with external systems for real actions Runs on Amazon Bedrock, but users cannot choose the underlying Foundation Model (FM). 👉 Exam Tip: Remember th...

📝 Prompt Templates & Prompt Injection Protection📌 What Are Prompt Templates?Prompt templates are a way to simplify and standardize prompt generation so that inputs and outputs follow a consistent structure. Benefits Process user input text and feed it into foundation models (FMs). Orchestrate interactions between FMs, action groups, and knowledge bases. Format and return responses in a consistent way to the user. Improve performance using few-shot examples inside the template. I...

📝 프롬프트 템플릿과 보안 (Prompt Templates & Injection)📌 프롬프트 템플릿이란?프롬프트 템플릿은 프롬프트를 단순화하고 표준화하는 방법입니다.즉, 사용자가 입력한 내용을 일정한 구조에 맞춰 모델에 전달하도록 도와줍니다. 주요 특징 사용자 입력 처리 → 입력을 일정한 포맷으로 변환 FM(Foundation Model)과의 연계 → 액션 그룹, 지식 베이스와 연결 가능 일관된 출력 제공 → 사용자에게 항상 같은 형식으로 결과 제공 Few-Shot Prompting 활용 가능 → 예시를 포함시켜 모델 성능 개선 Bedrock Agent와 연동 가능 → 실제 애플리케이션 자동화에 사용 📖 프롬프트 템플릿 예시예를 들어, 영화 대본을 생성하는 템플릿을 만든다면: “당신은 영화 시나리오 전문가입니다.영화 대본 형식을 지키면서 간단한 장면을 작성하세요.” 여기서 영화 설명이나 요구사항 부분을 입력값으로 받아 템플릿에...

🎯 프롬프트 엔지니어링 기법 (Prompt Engineering Techniques)프롬프트 엔지니어링은 **생성형 AI(LLM)**이 원하는 방식으로 답변을 하도록 유도하는 핵심 기술입니다. 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, 프롬프트를 설계·최적화하여 모델이 더 정확하고 일관된 결과를 내도록 만드는 과정이죠. AWS 자격증 시험에서도 종종 프롬프트 엔지니어링 기법(Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, RAG 등)이 언급되므로 꼭 이해해 두어야 합니다. 1️⃣ Zero-Shot Prompting (제로샷 프롬프트) 정의: 예시를 전혀 주지 않고, 모델의 일반 지식만 활용해 답변을 얻는 방식. 예시 프롬프트: “개가 미스터리를 해결하는 짧은 이야기를 써줘.” 응답: 모델이 스스로 개연성 있는 이야기를 생성. 👉 특징 대형 언어모델(LLM, Foundation Model)일수록 좋은 결과가 나옴. 시험 포인트:...