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Amazon 판매 파트너 데이터를 위한 생성형 AI 전략 구현
Amazon 공급업체와 판매자는의 생성형 인공 지능(생성형 AI) 서비스 및 기능을 사용하여 심층적인 인사이트 AWS 를 얻고, 반복적인 작업을 자동화하고, Amazon에서 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 생성형 AI를 사용하여 Amazon 목록에 대한 최적화된 고품질 제품 설명을 자동으로 생성하거나, 마케팅 사본 또는 고객 커뮤니케이션을 생성하거나, 판매, 인벤토리 및 기타 주요 비즈니스 지표를 예측할 수 있습니다. 생성형 AI는 Amazon Selling Partner API에서 수집한 데이터에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
다음 아키텍처 다이어그램은 Amazon Bedrock 또는 Amazon Q Business AWS 서비스와 같은를 사용하여 생성형 AI 여정을 시작하는 방법을 보여줍니다 AWS. 이 아키텍처를 사용하면 최신 데이터 분석 접근 방식을 사용하여 데이터에서 인사이트를 도출하는 생성형 AI 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
아키텍처 다이어그램에는 다음 구성 요소가 포함되어 있습니다.
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AWS Lake Formation는 확장 가능한 데이터 레이크를 구축하고 보안, 액세스 제어 및 감사 추적을 중앙에서 관리하는 데 사용됩니다.
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Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 데이터 레이크 스토리지로 사용됩니다.
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Amazon Bedrock은 업계 최고의 파운데이션 모델(FMs. 또한 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능을 제공하여 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI를 통한 개발을 간소화합니다. 모델 출력 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장하고 Amazon QuickSight에 통합할 수 있습니다.
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Amazon QuickSight는 ML 기반 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. QuickSight Q는 생성형 BI 기능으로 비즈니스 생산성을 높여 의사 결정을 가속화합니다. 새로운 대시보드 작성 기능을 사용하면 자연어 프롬프트를 사용하여 의미 있는 인사이트를 빠르게 구축, 검색 및 공유할 수 있습니다.
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Amazon Q Business는 엔터프라이즈 시스템의 데이터 및 정보를 기반으로 질문에 답변하고, 요약을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있는 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이를 통해 보다 창의적이고, 데이터 중심적이며, 효율적이고, 준비되고, 생산적으로 작업할 수 있습니다.
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Amazon Q Business의 데이터를 사용하는 사용자 지정 웹 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
QuickSight Q 사용 예제
다음 예제는 QuickSight Q가 실행 요약, 컨텍스트 인식 데이터 Q&A 경험, 인사이트에서 결정을 내리는 데 도움이 되는 사용자 지정 가능한 대화형 데이터 스토리를 통해 데이터를 이해하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.
예시 1
QuickSight Q에 "2023년 가장 많이 판매된 품목은 무엇입니까?"라고 질문할 수 있습니다. QuickSight Q는 요약을 제공하기 위해 데이터를 수집하고 분석합니다.
예시 2
QuickSight Q에 기업이 Amazon에서 판매하는 최상위 제품이 무엇인지 물어볼 수 있습니다.
예 3
QuickSight Q에 월 또는 year-to-date를 기준으로 제품에 대한 판매 지표를 제공하도록 요청할 수 있습니다.
