[카테고리:] 벡터 검색

시맨틱 검색을 구축하는 대부분의 팀은 늦게서야 똑같은 교훈을 얻습니다. 궁극적으로 재현율(recall), 쿼리 지연 시간, 하드웨어 비용을 좌우하는 것은 임베딩 모델이나 선택한 데이터베이스가 아닙니다. 그것은 벡터 인덱스 설정이며, 이는...

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...

벡터 데이터베이스란 무엇인가요? 개략적으로 말해, 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 형태로 데이터를 저장, 관리, 질의하기 위한 특수화된 시스템입니다. 정형 데이터를 저장하는 전통적인 관계형 데이터베이스와는 달리,

대부분의 AI 데모는 30초 동안은 인상적으로 느껴지지만 결국 하나의 질문을 남깁니다. 실제로 이걸 어떻게 만들 것인가? 이번 경우는 다릅니다. 이 글에서는 간단하지만 매력적인 멀티모달…

이 게시물은 Couchbase의 복합 벡터 인덱싱을 탐구하는 다부작 시리즈의 네 번째 파트입니다. 이전 게시물을 놓치셨다면 파트 1, 파트 2, 파트…

이 게시물은 Couchbase의 복합 벡터 인덱싱을 탐구하는 다중 시리즈 중 3부입니다. 이전 게시물을 놓치셨다면 1부와 2부를 꼭 확인해 보세요. 이…

이 글은 Couchbase의 복합 벡터 인덱싱을 탐구하는 다중 시리즈 블로그 포스트 중 두 번째 글입니다. 첫 번째 포스트는 여기에서 확인하세요. 이 시리즈는 다음 내용을 다룹니다: 복합 벡터 인덱스의 구현 GSI는 다음을 사용합니다…

이 게시물은 Couchbase의 복합 벡터 인덱싱에 대한 다부작 시리즈의 시작을 알립니다. 먼저 직관을 쌓은 다음, 내부 구조, 실행 최적화, 성능에 대해 점진적으로 파헤쳐 보겠습니다. 이 시리즈는 다음 내용을 다룹니다: 스마트 식료품...