콘텐츠 도메인 2: 구현 및 통합

기술 2.1.1: 적절한 메모리 및 상태 관리 기능을 갖춘 지능형 자율 시스템 개발(예: 다중 에이전트 시스템에 Stands 에이전트 및 AWS Agent Squad, 에이전트-도구 상호 작용에 MCP 사용)

기술 2.1.2: FM이 구조화된 추론 단계에 따라 복잡한 문제를 분류하고 해결하는 고급 문제 해결 시스템 만들기(예: Step Functions를 사용하여 ReAct 패턴 및 생각의 사슬 추론 접근법 구현)

기술 2.1.3: 안전한 AI 워크플로를 개발하여 제어된 FM 동작 보장(예: 중지 조건을 구현하기 위한 Step Functions, 타임아웃 메커니즘을 구현하는 Lambda 함수, 리소스 경계를 적용하는 IAM 정책, 실패 완화를 위한 서킷 브레이커 사용)

기술 2.1.4: 여러 기능에서 성능을 최적화하는 정교한 모델 조정 시스템 만들기(예: 특수 FM을 사용하여 복잡한 작업 수행, 모델 앙상블에 대한 사용자 지정 집계 로직, 모델 선택 프레임워크 수행)

기술 2.1.5: 인간의 전문 지식으로 FM 기능을 향상하는 협업 AI 시스템 개발(예: 검토 및 승인 프로세스 조정에 Step Functions 사용, 피드백 수집 메커니즘 구현에 API Gateway 사용, 인간 증강 패턴 사용)

기술 2.1.6: 지능형 도구 통합을 구현하여 FM 기능을 확장하고 신뢰할 수 있는 도구 운영 보장(예: 사용자 지정 동작 구현에 Strand API 사용, 표준화된 함수 정의 사용, 오류 처리 및 파라미터 검증을 구현하는 Lambda 함수 사용)

기술 2.1.7: 모델 확장 프레임워크를 개발하여 FM 기능 개선(예: 경량 도구 액세스를 제공하는 스테이트리스 MCP 서버 구현에 Lambda 함수 사용, 복잡한 도구를 제공하는 MCP 서버 구현에 Amazon ECS 사용, 일관된 액세스 패턴 보장에 MCP 클라이언트 라이브러리 사용)

기술 2.2.1: 특정 애플리케이션 요구 사항 및 성능 요구 사항을 기반으로 FM 배포(예: 온디맨드 호출에 Lambda 함수 사용, Amazon Bedrock 프로비저닝 처리량 구성 사용, 하이브리드 솔루션 구현에 SageMaker AI 엔드포인트 사용)

기술 2.2.2: 기존 ML 배포와는 다른 대규모 언어 모델(LLM)의 고유한 문제를 해결하여 FM 솔루션 배포(예: 특수 모델 로딩 전략에 따라 메모리 요구 사항 구현, GPU 사용률 구현, 토큰 처리 용량에 최적화된 컨테이너 기반 배포 패턴 구현)

기술 2.2.3: GenAI 워크로드에 대한 성능과 리소스 요구 사항의 균형을 맞추는 최적화된 FM 배포 접근 방식 개발(예: 적절한 모델 선택, 특정 작업에 대해 사전 학습된 소규모 모델 사용, API 기반 모델 캐스케이딩을 사용하여 일상적인 쿼리 수행)

기술 2.3.1: 기존 엔터프라이즈 환경에 FM 기능을 원활하게 통합하는 엔터프라이즈 연결 솔루션 만들기(예: 레거시 시스템과의 API 기반 통합 사용, 느슨한 결합에 이벤트 기반 아키텍처 사용, 데이터 동기화 패턴 구현)

기술 2.3.2: 통합 AI 기능을 개발하여 GenAI 기능으로 기존 애플리케이션 개선(예: 마이크로서비스 통합 구현에 API Gateway 사용, 웹후크 핸들러를 위한 Lambda 함수 사용, 이벤트 기반 통합 구현에 Amazon EventBridge 사용)

기술 2.3.3: 적절한 보안 제어를 보장하는 보안 액세스 프레임워크 만들기(예: FM 서비스와 엔터프라이즈 시스템 간의 ID 페더레이션 사용, 모델 및 데이터 액세스에 역할 기반 액세스 제어 사용, FM에 최소 권한 API 액세스 사용)

기술 2.3.4: FM 액세스를 지원하는 동시에 관할 구역 전반의 데이터 규정 준수를 보장하는 환경 간 AI 솔루션 개발(예: 온프레미스 데이터 통합에 AWS Outposts 사용, 엣지 배포 수행에 AWS Wavelength 사용, 클라우드와 온프레미스 리소스 간 보안 라우팅 사용)

기술 2.3.5: CI/CD 파이프라인 및 GenAI 게이트웨이 아키텍처를 구현하여 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 규정을 준수하는 소비 패턴 구현(예: AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, 보안 스캔 및 롤백 지원이 포함된 GenAI 구성 요소의 지속적 배포 및 테스트를 위한 자동화된 테스트 프레임워크, 중앙 집중식 추상화 계층, 관찰성 및 제어 메커니즘 사용)

기술 2.4.1: 유연한 모델 상호 작용 시스템 만들기(예: 다양한 컴퓨팅 환경의 동기 요청 관리에 Amazon Bedrock API 사용, 언어별 비동기 처리 수행에 AWS SDK 및 Amazon SQS 사용, 사용자 지정 API 클라이언트에 요청 검증을 제공하기 위해 API Gateway 사용)

기술 2.4.2: FM으로부터 즉각적인 피드백을 제공하는 실시간 AI 상호 작용 시스템 개발(예: 증분 응답 전송에 Amazon Bedrock 스트리밍 API 사용, 텍스트 실시간 생성에 WebSockets 또는 서버 전송 이벤트 사용, 청크 전송 인코딩 구현에 API Gateway 사용)

기술 2.4.3: 신뢰할 수 있는 운영을 보장하는 복원력이 뛰어난 FM 시스템 만들기(예: 지수 백오프에 AWS SDK, 속도 제한 관리에 API Gateway, 정상적인 성능 저하에 폴백 메커니즘, 서비스 경계 전반에서 관찰성 제공에 AWS X-Ray 사용)

기술 2.4.4: 지능형 모델 라우팅 시스템을 개발하여 모델 선택 최적화(예: 정적 라우팅 구성 구현에 애플리케이션 코드 사용, 동적 콘텐츠 기반 특수 FM에 대한 라우팅에 Step Functions 사용, 지표 기반 지능형 모델 라우팅 사용, 라우팅 로직에 대한 요청 변환이 포함된 API Gateway 사용)

기술 2.5.1: GenAI 워크로드의 특정 요구 사항을 해결하는 FM API 인터페이스 만들기(예: 스트리밍 응답 처리에 API Gateway 사용, 토큰 제한 관리 사용, 모델 타임아웃 처리를 위한 재시도 전략 사용)

기술 2.5.2: 액세스 가능한 AI 인터페이스를 개발하여 FM의 도입 및 통합 가속화(예: 선언형 UI 구성 요소 개발에 AWS Amplify 사용, API 우선 개발 접근 방식을 위한 OpenAPI 사양 개발, 노코드 워크플로 빌더를 위한 Amazon Bedrock Prompt Flows 사용)

기술 2.5.3: 비즈니스 시스템 개선 사항 만들기(예: 고객 관계 관리(CRM) 개선 사항 구현에 Lambda 함수 사용, 문서 처리 시스템 오케스트레이션에 Step Functions 사용, 내부 지식 도구 제공에 Amazon Q Business 데이터 소스 사용, 자동화된 데이터 처리 워크플로 관리에 Amazon Bedrock Data Automation 사용)

기술 2.5.4: 개발자 생산성을 향상하여 GenAI 애플리케이션의 개발 워크플로 가속화(예: 코드 생성 및 리팩터링에 Amazon Q Developer 사용, API 지원을 위한 코드 제안, AI 구성 요소 테스트, 성능 최적화)

기술 2.5.5: 고급 GenAI 애플리케이션을 개발하여 정교한 AI 기능 구현(예: AWS 네이티브 오케스트레이션을 위한 Stand Agent 및 AWS Agent Squad 사용, 에이전트 설계 패턴 오케스트레이션용 Step Functions 사용, 프롬프트 체인 패턴 관리를 위한 Amazon Bedrock 사용)

기술 2.5.6: FM 애플리케이션의 문제 해결 효율성 개선(예: 프롬프트와 응답 분석에 CloudWatch 로그 인사이트 사용, FM API 호출 추적에 X-Ray 사용, GenAI 관련 오류 패턴 인식 구현에 Amazon Q Developer 사용)