이 과정에서는 기본 요청부터 고급 에이전트 구현까지 AWS Bedrock API를 통해 Claude 모델을 사용하는 방법을 다룹니다. API 호출을 수행하고, 도구 사용을 구현하고, RAG 파이프라인을 구축하고, MCP 서버로 작업하고, Claude Code 및 Computer Use와 같은 기능을 자동화에 활용하는 방법을 배우게 됩니다.
Amazon Bedrock를 활용한 Claude
Amazon Bedrock를 통한 Claude 통합 및 배포: API 구현, 도구 사용, RAG 파이프라인, 에이전트, AWS에서의 프로덕션 준비 애플리케이션.
8시간
학습 내용이 강좌를 마치면
- 멀티턴 대화 및 시스템 프롬프트 구성을 위해 Amazon Bedrock에서 Anthropic 모델 활용하기
- 구조화된 접근 방식을 사용하여 프롬프트 구축 및 평가하기
- 함수 호출 및 배치 처리를 위해 JSON Schema를 사용하여 커스텀 도구 설계 및 통합하기
- 텍스트 청킹, 임베딩, BM25 검색, 컨텍스트 검색 기법을 활용한 RAG 파이프라인 개발하기
- 확장 사고, 비전 기능, 프롬프트 캐싱을 포함한 Claude의 고급 기능 구성 및 최적화하기
- 자동화된 디버깅 및 작업 실행을 위해 Claude Code 활용하기
- 클라이언트 애플리케이션에서 도구, 리소스, 프롬프트를 정의하기 위해 Model Context Protocol(MCP) 구현하기
- 스트리밍, temperature 제어, 구조화된 데이터 추출을 통한 추론 최적화하기
- 모델 기반 및 코드 기반 채점 방식을 사용하여 프롬프트 평가 프레임워크 구축하기
Who it’s for
앱에 AI 기능을 추가하고자 하는 개발자
Before you start
- Python 프로그래밍 숙련도
- JSON 데이터 처리에 대한 기본 지식
- Bedrock 액세스 권한이 있는 AWS 계정
Inside the course
과정 소개
1 lesson기초부터 시작하세요.
API 작업하기
9 lessonsAPI 인증, 기본 요청, 대화 관리, 시스템 프롬프트, 구조화된 출력 생성을 다룹니다.
프롬프트 엔지니어링
6 lessons실제로 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 배웁니다. 프롬프트 작성 전략, 평가 프레임워크, 체계적인 테스트 접근 방식에 중점을 둡니다.
도구 사용
13 lessons커스텀 도구와 함수로 Claude를 확장하세요. 함수 호출, 멀티턴 도구 상호작용, 배치 도구 호출을 갖춘 앱을 구축하고 내장 유틸리티를 활용합니다.
검색 증강 생성(RAG)
10 lessons프로덕션 RAG 시스템 구현 가이드입니다. 텍스트 청킹, 임베딩, BM25를 활용한 하이브리드 검색, 다중 인덱스 아키텍처, 재순위화, 컨텍스트 검색을 다룹니다.
Model Context Protocol
12 lessons모듈형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 프로토콜입니다. 커스텀 도구와 리소스를 정의하고, MCP 서버와 클라이언트를 구현하며, 전체 통합 라이프사이클을 처리합니다.
에이전트
7 lessons두 가지 강력한 Anthropic 도구의 실제 활용입니다. Claude Code는 개발 워크플로를 가속화하고, Computer Use는 UI 상호작용을 자동화합니다. MCP 통합 패턴도 포함됩니다.