임베딩1 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. 이전 1 다음
