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요약 토큰은 AI 시스템이 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 텍스트의 최소 단위로, 전체 단어, 단어의 일부, 문자, 또는 심지어…

내부 도구의 문제 모든 엔지니어링 팀에는 이런 것들이 있습니다. 구축하는 데 세 번의 스프린트가 걸린 관리자 패널, 아무도 유지보수하고 싶어 하지 않는 고객 지원 대시보드, 여전히 스프레드시트로 남아 있는 데이터 뷰어 등입니다.

생성형 AI의 급변하는 환경 속에서 조직들은 높은 지연 시간, 예측 불가능한 비용, 대화 맥락의 손실이라는 지속적인 “삼중고’에 직면해 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)에 대한 불필요한 호출은 모두…

벡터 스토어란 무엇인가? 벡터 스토어는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하도록 설계된 특수한 형태의 데이터 관리 시스템입니다. 가벼운 라이브러리나 기능으로 생각할 수 있으며, 종종 통합되어 있습니다...

대규모 언어 모델은 우리가 정보와 상호작용하는 방식을 바꾸어 놓았지만, 한 가지 치명적인 한계가 있습니다. 바로 지식이 시간에 갇혀 있다는 점입니다. 이들은 실시간 데이터나 개인적인 사내 문서의 정보에 접근할 수 없습니다. 왜냐하면...

소개 Couchbase Server 8.0은 외부 변경(mutation)을 트리거로 요구하지 않고도 고객이 이벤트링(Eventing) 함수 배포 또는 재개 중에 비즈니스 로직을 실행할 수 있도록 하는 OnDeploy라는 새로운 이벤트링 함수 핸들러를 도입합니다. 이전에는…

소매업은 언제나 대화 속에서 번창해 왔습니다. 수십 년 전에는 상점 주인이 이름을 불러주며 맞이하는 식이었죠. 오늘날에는 화면에 챗봇이 나타나 도움이 필요한지 묻습니다. 이러한 것들 중 일부는…

기업들이 확률형 AI 애플리케이션의 도입을 실험 단계에서 미션 크리티컬한 엔터프라이즈 시스템으로 발전시키면서, 신뢰는 성공을 위한 핵심 요소가 되었습니다. 조직들은 AI를 구축, 확장 및 관리하는 과정에서 다음과 같은 점들을 포함하여 점점 더 커지는 과제들에 직면해 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Couchbase AI 서비스를 사용하여 데이터를 저장하고, 임베딩 모델을 사용하여 임베딩을 생성하며, LLM 추론을 수행하는 검색증강생성(RAG) 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웁니다. 우리는 RAG를 생성할 것입니다...