작가
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NoSQL 데이터베이스 평가: 핸즈온 가이드
NoSQL 데이터베이스를 평가하는 것은 기능 목록을 체크하는 것이 아닙니다. 대신 각 데이터베이스가 실제 액세스 패턴, 확장성 요구 사항, 운영 제약 조건 하에서 어떻게 견뎌낼 수 있을지 자문해 보아야 합니다…
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데이터베이스형 서비스(DBaaS)를 통한 AI 스택 통합
A Database-as-a-Service (DBaaS) is a fully managed data layer that collapses the AI stack into one platform. The concept is simple, but the architecture problem it solves can be extremely complex. If you’re an…
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엔터프라이즈 NoSQL 현대화: 마이그레이션 계획이 잘못 짚고 있는 것들
A data migration strategy for NoSQL modernization fails when it treats database replacement as a data transfer problem. It’s actually a program execution problem. Many enterprise modernization initiatives begin with months of evaluating database…
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AI 추론 대 훈련: 주요 차이점
Building an AI strategy is a lot like preparing a student for a career. You have years of intense study, reading, and testing, followed by the actual job where that knowledge is applied to…
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온디바이스 AI: 이점, 활용 사례 및 과제
SUMMARY On-device AI runs directly on local devices instead of relying on remote servers. Typically, large AI models are trained in the cloud and then compressed so devices can use them for real-time inference.…
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DiskANN이란 무엇인가요? 억 단위 벡터 검색의 이해
검색 증강 생성(RAG), 시맨틱 검색, 그리고 AI 에이전트는 모두 한 가지에 의존합니다. 그것은 바로 대규모 데이터셋에서 가장 관련성이 높은 벡터를 빠르게 찾아내는 능력입니다. 임베딩 데이터셋이 수백만 개에서 수십억 개로 성장함에 따라...
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AI에서 토큰이란 무엇인가? 알기 쉬운 해설
요약 토큰은 AI 시스템이 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 텍스트의 최소 단위로, 전체 단어, 단어의 일부, 문자, 또는 심지어…
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에이전트형 RAG 설명
요약: 에이전트 기반 검색증강생성(RAG)은 단일 검색 단계에 의존하는 대신, 추론하고, 계획을 세우며, 목표를 달성하기 위해 행동을 취할 수 있는 자율 에이전트를 추가하여 전통적인 RAG를 확장합니다. 표준적인…
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벡터 데이터베이스 사용 사례: 검색, RAG 및 AI 앱
벡터 데이터베이스란 무엇인가요? 개략적으로 말해, 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 형태로 데이터를 저장, 관리, 질의하기 위한 특수화된 시스템입니다. 정형 데이터를 저장하는 전통적인 관계형 데이터베이스와는 달리,
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What Is an AI-Powered Recommendation Engine?
What are AI recommendation engines? AI recommendation engines are systems that use AI to analyze data and user behavior to predict and suggest content, products, or actions relevant to each individual user. In basic…
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비전 언어 모델(VLM) 개요
What are vision language models? Vision language models are AI systems designed to understand and reason across both visual and textual data. Unlike traditional computer vision (CV) models that only analyze images, or large…
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데이터 Integration과 Application Integration의 차이점
데이터 통합이란 무엇인가? 데이터 통합은 다양한 소스의 데이터를 단일한 통합 뷰로 결합하는 프로세스입니다. 이는 데이터 자체의 이동과 변환에 초점을 맞춥니다. 주요 목표는…