반응형 임베딩2 AI의 효율적 기억 저장소 : 벡터 데이터베이스(Vector Database)의 모든 것 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 고차원의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있게 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스의 개념, 작동 원리, 장점, 그리고 실제 응용 사례에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI의 '기억 저장소'라고 할 수 있는 '벡터 데이터베이스'에 대해 알아볼게요. AI가 어떻게 방대한 정보를 빠르고 효율적으로 저장하고 검색하는지, 함께 살펴볼까요?벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 데이터를 고차원의 수치 벡터로 표현하고, 이를 효율적으로 저장, 검색, 분석할 수 있도록 설계된 특수한 데이터베이스 시스템입니다.주요 특징고차원 데이터 처리: 수백, 수천 차원의 벡터 데이터 관리유사성 검색: 벡터 간 거리.. 2024. 10. 4. AI의 언어 이해력 : 임베딩(Embedding)의 마법 임베딩(Embedding)은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 AI 기술입니다. 이 글에서는 임베딩의 개념, 작동 원리, 응용 분야, 그리고 일상생활에 미치는 영향에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI가 어떻게 언어를 이해하고 처리하는지를 가능케 하는 핵심 기술인 '임베딩'에 대해 알아볼게요. 단어나 문장을 숫자로 표현한다고? 궁금하지 않나요? 함께 임베딩의 세계로 빠져볼까요?임베딩이란?임베딩은 텍스트, 이미지, 음성 등의 복잡한 데이터를 벡터(숫자의 배열)로 변환하는 과정입니다.주요 특징차원 축소: 고차원의 데이터를 저차원의 벡터로 변환의미 보존: 원본 데이터의 의미와 관계를 유지연산 가능: 벡터 간 수학적 연산 가능 (유사도 계산 등)임베딩의 작동 원.. 2024. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
