[태그:] 임베딩
플로우이즈의 벡터 스토어로 카우치베이스 소개
이제 카우치베이스가 플로우이즈의 벡터 저장소로 공식 지원되어 사용자에게 벡터 데이터 관리 및 검색을 위한 강력한 고성능 솔루션을 제공하게 되었음을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 새로운 통합은 Flowise의 직관적인 노코드 AI 워크플로우 기능과 다음과 같은 기능을 결합합니다.
LLM 임베딩 가이드
LLM 임베딩은 의미론적 의미를 포착하는 단어, 문장 또는 기타 데이터의 숫자 표현으로, AI 애플리케이션에서 효율적인 텍스트 처리, 유사성 검색 및 검색을 가능하게 합니다. 특히 트랜스포머 모델의 자기 주의 메커니즘을 사용하여 신경망 변환을 통해 생성됩니다...
AI 지원 데이터: Capella의 벡터화 서비스로 임베딩 자동화하기
카우치베이스 카펠라가 AI 서비스를 위한 비공개 프리뷰를 출시했습니다! 이 블로그에서 이러한 서비스가 어떻게 클라우드 네이티브의 확장 가능한 AI 애플리케이션과 AI 에이전트를 구축하는 프로세스를 간소화하는지에 대한 개요를 확인하세요. 이전 블로그에서는 어떻게...
단일 플랫폼, 다용도 카우치베이스: 위치 기반 검색, 지리공간, SQL++ 등
SQL, 검색, 지리적 위치 정보 조회, 가치 저장소 액세스 등 다양한 데이터 액세스 유형에 가장 적합한 사용 사례가 있습니다. 각 액세스 방법에 대해 여러 데이터 시스템을 결합하거나 확장하는 작업을 수행합니다. 지금부터...
단일 플랫폼, 다목적 카우치베이스: 벡터 검색, 지리공간, SQL++ 등
SQL, 벡터 검색, 위치 기반 정보 쿼리, 키-값 액세스 등 여러 유형의 데이터 액세스가 가장 적합한 사용 사례가 있습니다. 한 가지 접근 방식은 각 액세스 방법에 대해 여러 데이터 시스템을 결합/연결하는 것입니다. 하지만 Couchbase 접근 방식은...
임베딩 모델이란 무엇인가요? 개요
임베딩 모델이란 무엇인가요? 임베딩 모델은 데이터(예: 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 정보)를 연속적인 저차원 벡터 공간에 표현하도록 설계된 일종의 머신 러닝 모델입니다. 이러한 임베딩은 의미론적 또는 문맥적 유사성을 포착합니다.
ML 모델 미세 조정을 위한 데이터 세트 준비하기: 종합 가이드
머신러닝 모델을 미세 조정하려면 잘 준비된 데이터셋을 확보하는 것부터 시작해야 합니다. 이 가이드에서는 데이터 수집부터 명령어 파일 만들기까지 이러한 데이터 세트를 만드는 방법을 안내합니다. 이 가이드가 끝날 때쯤이면 실용적인 지식과 도구를 갖추게 될 것입니다.
검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 준비를 위한 단계별 가이드
오늘날의 데이터 중심 세상에서는 데이터를 효율적으로 수집하고 준비하는 능력이 모든 애플리케이션의 성공에 매우 중요합니다. 챗봇, 추천 시스템 또는 모든 AI 기반 솔루션을 개발하든 데이터의 품질과 구조는 ...
벡터 임베딩이란 무엇인가요?
벡터 임베딩은 텍스트나 이미지와 같은 '고차원' 정보를 구조화된 벡터 공간으로 변환하는 머신러닝의 핵심 구성 요소입니다. 이 프로세스를 통해 관련 데이터를 다음과 같이 표현하여 보다 효과적으로 처리하고 식별할 수 있습니다.