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# 리소스
다음 리소스는 조직의 생성형 AI 여정을 지원하기 위한 추가 컨텍스트, 기술 세부 정보 및 구현 지침을 제공합니다. 생성형 AI로 AWS 가 계속 혁신함에 따라 이러한 리소스에서 업데이트와 새로운 기능을 정기적으로 확인할 수 있습니다.
## AWS 권장 가이드
*전략 리소스*
+ [생성형 AI 워크로드 평가](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/gen-ai-workload-assessment/introduction.html)
+ [에서 생성형 AI를 채택하기 위한 성숙도 모델 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/introduction.html)
+ [에서 증강 생성 옵션 및 아키텍처 검색 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/introduction.html)
+ [최신 LLMs에 대한 신속한 주입 공격을 방지하기 위한 프롬프트 엔지니어링 모범 사례](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/llm-prompt-engineering-best-practices/introduction.html)
*RAG 및 채팅 기반 어시스턴트*
+ [RAG 사용 사례를 위한 AWS 벡터 데이터베이스 선택](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/choosing-an-aws-vector-database-for-rag-use-cases/introduction.html)
+ [Terraform 및 Amazon Bedrock을 AWS 사용하여에 RAG 사용 사례 배포](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-rag-use-case-on-aws.html)
+ [RAG 및 ReAct 프롬프트를 사용하여 고급 생성형 AI 채팅 기반 어시스턴트 개발](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/develop-advanced-generative-ai-chat-based-assistants-by-using-rag-and-react-prompting.html)
+ [Amazon Bedrock 에이전트 및 지식 기반을 사용하여 완전 자동화된 채팅 기반 어시스턴트 개발](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/develop-a-fully-automated-chat-based-assistant-by-using-amazon-bedrock-agents-and-knowledge-bases.html)
*코딩 도우미*
+ [Amazon Q Developer를 코딩 어시스턴트로 사용하여 생산성 향상](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/use-q-developer-as-coding-assistant-to-increase-productivity.html)
*문서 처리*
+ [Amazon Bedrock 및 Amazon Transcribe를 사용하여 음성 입력의 제도적 지식 문서화](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html)
+ [Amazon Textract를 사용하여 PDF 파일에서 콘텐츠 자동 추출](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/automatically-extract-content-from-pdf-files-using-amazon-textract.html)
## AWS 서비스 설명서
+ [Amazon Bedrock 설명서](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Amazon SageMaker AI 설명서](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
## 기타 AWS 리소스
+ [생성형 AI로 비즈니스 혁신](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/)(AWS 웹사이트)
+ [생성형 AI 혁신 센터](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/innovation-center/)(AWS웹 사이트)
+ [생성형 AI 보호: 생성형 AI 보안 범위 조정 매트릭스 소개](https://aws.amazon.com/blogs/security/securing-generative-ai-an-introduction-to-the-generative-ai-security-scoping-matrix/)(AWS 블로그 게시물)
+ [AI/ML 우수성 센터 설립](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/establishing-an-ai-ml-center-of-excellence/)(AWS 블로그 게시물)
+ [OWASP Top 10 for LLMs 사용하여 생성형 AI 애플리케이션에 대한 defense-in-depth 보안 설계](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/architect-defense-in-depth-security-for-generative-ai-applications-using-the-owasp-top-10-for-llms/)(AWS 블로그 게시물)
+ [에서 안전하고 잘 관리되는 기계 학습 환경 설정 AWS](https://aws.amazon.com/blogs/mt/setting-up-machine-learning-environments-aws/)(AWS 블로그 게시물)
+ [기계 학습 렌즈](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/machine-learning-lens.html)(AWS Well-Architected Framework)
## 기타 리소스
+ [대규모 언어 모델 애플리케이션을 위한 OWASP 상위 10](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)개(OWASP 웹 사이트)