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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 더 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) 또는 [Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html) 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.
1. [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/what-is-lake-formation.html)는 확장 가능한 데이터 레이크를 구축하고 보안, 액세스 제어 및 감사 추적을 중앙에서 관리하는 데 사용됩니다.
1. [Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)는 데이터 레이크 스토리지로 사용됩니다.
1. [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)은 업계 최고의 파운데이션 모델(FMs. 또한 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능을 제공하여 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI로 개발을 간소화합니다. 모델 출력 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장하고 Amazon Quick에 통합할 수 있습니다.
1. [Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html)은 ML 기반 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. [Quick Q](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-quicksight-q.html)는 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.
1. [Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html)는 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.
1. Amazon Q Business의 데이터를 사용하는 사용자 지정 웹 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
## Quick Q 사용 예제
다음 예제에서는 Quick 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.
**예제 1**.
Quick Q에 "2023년 가장 많이 판매된 품목은 무엇입니까?"라고 질문할 수 있습니다. Quick Q는 요약을 제공하기 위해 데이터를 수집하고 분석합니다.
**예제 2**.
기업이 Amazon에서 판매하는 최상위 제품이 무엇인지 Quick Q에 문의할 수 있습니다.
**예 3**
Quick Q에 월 또는 year-to-date를 기준으로 제품에 대한 판매 지표를 제공하도록 요청할 수 있습니다.
