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벡터 데이터베이스3

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 설명 Retrieval-Augmented Generation(RAG): 아키텍처, 변형, 실전 적용 전략Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 지식 검색 시스템을 결합한 하이브리드 접근 방식입니다. 기존의 LLM이 내부 파라미터에 내재된 지식에 의존하는 반면, RAG는 외부 소스를 동적으로 참조하여 보다 정확하고 사실 기반의 응답을 생성할 수 있게 합니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 역할을 수행하는 기술이 벡터 데이터베이스 기반의 문서 검색입니다.가장 간단한 형태의 RAG는 생성형 AI를 사용하는 사용자가 특정한 도메인 지식을 참고하기 위해 URL 정보나 PDF 파일과 같은 외부 자료를 직접 프롬프트에 첨부하여 질문하는 방식이라고 볼 수 있습니다. .. 2025. 5. 8.
LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법 LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때, 벡터 데이터베이스의 효율적인 저장 및 검색은 핵심 요소입니다. 본 가이드에서는 LangChain, FAISS, Google Gemini 임베딩을 활용하여 문서 임베딩을 저장하고 의미적으로 유사한 정보를 검색하는 전문적인 Python 구현 방식을 설명합니다. 이 구현은 의미 기반 검색 및 RAG 파이프라인을 설계하는 고급 머신러닝 및 딥러닝 엔지니어를 위한 것입니다.LLM 응용에서 벡터 데이터베이스의 중요성기존의 키워드 기반 검색 시스템은 문장의 의미를 제대로 이해하지 못하는 한계가 있습니다... 2025. 5. 8.
벡터 데이터베이스(Vector DB)란? FAISS 예제와 함께 깊이 있게 살펴보기 벡터 데이터베이스(Vector DB)는 고차원 벡터를 효율적으로 저장, 인덱싱, 검색할 수 있도록 설계된 특수한 형태의 데이터베이스입니다. 이러한 벡터는 일반적으로 딥러닝 모델로부터 생성된 임베딩이며, 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 다양한 데이터의 의미론적 표현을 담고 있습니다. 전통적인 관계형 데이터베이스가 키 기반 정확 매칭이나 구조화된 쿼리에 초점을 맞춘 반면, 벡터 DB는 근사 최근접 이웃 검색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 또는 정확한 최근접 이웃 검색을 최적화하여 시맨틱 검색, 추천 시스템, 이상 탐지, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등의 AI 애플리케이션에서 필수적입니다.벡터 DB의 핵심 구성 요소실제 운영 환경에서 사용.. 2025. 5. 8.

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