[태그:] RAG 검색-증강 생성
카우치베이스 벡터 검색과 아마존 베드락을 사용하여 고성능 RAG 애플리케이션 구축하기
확장 가능하고 정확한 결과를 위해 카우치베이스 카펠라 및 아마존 베드락을 사용한 검색 증강 생성으로 생성 AI를 강화하세요.
검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 준비를 위한 단계별 가이드
스크랩, Python 및 BAAI 모델을 사용한 효율적인 검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 수집, 청크 및 임베딩 기술.
개인 정보 보호 및 성능을 위한 GenAI 강화: 엣지 벡터 데이터베이스를 통한 개인화된 AI의 미래
이 문서에서는 중앙 집중식 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 패러다임에 초점을 맞춰 벡터 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터베이스가 데이터 프라이버시, 성능 및 비용 효율성에 대한 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 이유를 살펴봅니다.
카우치베이스와 벡터라이즈로 고성능 RAG 앱 개발하기
카우치베이스와 벡터라이즈 팀은 카우치베이스 카펠라에 벡터라이즈 실험의 강력한 기능을 제공하기 위해 열심히 노력해왔습니다.
파운데이션 모델이란 무엇인가요? (플러스 유형 및 사용 사례)
이 블로그 게시물에서는 기초 모델이란 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명하고 모델의 유형과 훈련 방법에 대한 정보를 제공합니다.
검색 증강 세대(RAG)의 개요
This blog post provides an overview of retrieval-augmented generation, explaining how it's used, how to implement it, and more. Read now at Couchbase.
