AWS Bedrock 소매 에이전트는 AWS Bedrock와 Amazon Q 모델을 활용하여 대화형 소매 지원 도구를 구축하는 방법을 보여주는 생성 AI 샘플입니다. 다중 턴 대화, 개인 맞춤형 제품 추천, 실시간 인벤토리 검색, 주문 안내 등을 지원합니다. 개발자는 AWS SAM을 통해 배포하고, 전자상거래 카탈로그와 통합하며, 워크플로우를 사용자 지정하여 원활한 고객 지원과 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
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AWS Bedrock Retail Agent
AWS Bedrock 소매 에이전트는 AWS Bedrock와 Amazon Q 모델을 활용하여 대화형 소매 지원 도구를 구축하는 방법을 보여주는 생성 AI 샘플입니다. 다중 턴 대화, 개인 맞춤형 제품 추천, 실시간 인벤토리 검색, 주문 안내 등을 지원합니다. 개발자는 AWS SAM을 통해 배포하고, 전자상거래 카탈로그와 통합하며, 워크플로우를 사용자 지정하여 원활한 고객 지원과 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
추천
AWS Bedrock Retail Agent란?
AWS Bedrock 소매 에이전트는 생성 AI 기반 소매 채팅봇을 구현하는 엔드 투 엔드 솔루션입니다. 제품 카탈로그 데이터에 연결하고, 검색 증강 생성 기술을 활용하여 정확한 응답을 제공하며, AWS Lambda와 API Gateway와 통합하여 확장 가능한 배포를 지원합니다. 개인 맞춤 추천, 인벤토리 상태 체크, 시뮬레이션 주문 생성 등의 기능을 갖추고 있으며, 소매업체가 고객 참여를 증대하고 운영을 간소화하는 데 도움을 줍니다. TypeScript와 React로 개발되었으며, AI 기반 채팅 기능을 전자상거래 플랫폼에 삽입할 수 있도록 맞춤형 프레임워크를 제공합니다.
AWS Bedrock Retail Agent을 사용할 사람은?
- 이커머스 개발자
- 소매 기업
- AWS 솔루션 설계자
- 시스템 통합자
- 고객 지원팀
AWS Bedrock Retail Agent 사용 방법은?
- 1단계: GitHub 저장소를 복제하고 AWS 자격 증명을 구성합니다.
- 2단계: 의존성 설치 및 제품 카탈로그용 DynamoDB 테이블 설정.
- 3단계: AWS SAM 또는 CloudFormation으로 AWS 리소스 배포.
- 4단계: Bedrock 모델 엔드포인트 및 환경 변수 구성.
- 5단계: 프론트엔드 애플리케이션을 로컬에서 실행하거나 AWS Amplify를 통해 배포.
- 6단계: 제품 및 인벤토리 관련 질문을 통해 채팅 인터페이스 테스트.
- 7단계: 워크플로우를 커스터마이징하고 기존 전자상거래 시스템과 연동.
플랫폼
- web
AWS Bedrock Retail Agent의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 대화형 소매 채팅
- 개인화 제품 추천
- 실시간 인벤토리 조회
- 주문 시뮬레이션
- 검색 증강 생성
- AWS Bedrock과 원활한 통합
장점
- 고객 참여 증대
- AWS 샘플을 활용한 빠른 개발
- 확장 가능한 AWS 인프라
- 커스터마이징 가능한 소매 워크플로우
- 손쉬운 전자상거래 연동
AWS Bedrock Retail Agent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 상품 추천 챗봇
- 인벤토리 체크 어시스턴트
- 주문 안내 및 지원
- 자동 고객 서비스
AWS Bedrock Retail Agent의 자주 묻는 질문
AWS Bedrock Retail Agent 회사 정보
- Amazon Web Services
AWS Bedrock Retail Agent 리뷰
5/5
AWS Bedrock Retail Agent의 주요 경쟁자와 대안은?
- Google Retail AI Search
- IBM Watson Assistant for Retail
- Microsoft Bot Framework
- Salesforce Einstein Bots
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