반응형

llm 2

vector database AISS / Elasticsearch / Milvus / Pinecone 솔루션 비교 및 특장점

오늘도 역시 IT 에서 요즘 관심이 가는 Vector DB에 대해서 좀 정리해 보려고 합니다. 이 부분은 새롭게 AI 가 각광을 받으면서 더욱더 관심이 증가하고 있습니다. 간단하게 VectorDB에 대해서 소개하면 근래에 생성형 AI에 대해서 많은 관심이 증가하고 기술의 발전으로 데이터의 양과 복잡성이 급증하면서 효율적인 검색과 분석이 필수적으로 중요해졌습니다. 특히, 데이터를 벡터로 표현하고 관리하는 벡터 데이터베이스는 이러한 니즈에 부응하여 발전하고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 데이터를 벡터 공간에 저장하고, 벡터 간의 유사도를 기반으로 효율적으로 검색, 분석하는 데이터베이스 시스템입니다. 자세한 솔루션의 내용은 이후에 적고 간단히 벡터데이터베이스의 특징을 정리하면 다음과 같습니다. Vector D..

기술 -LLM 영역에서 VectorStore: 벡터 저장소의 접근과 활용

안녕하세요. 진짜로 오랜만에 다시 블로그를 시작해 보려고 합니다. 특별한 주제도 없습니다. 그냥 이것저것 생활하면서 만드는 또는 수집하는 내용들을 올리는것부터 시작하려고 합니다. 첫번째 요즘의 화두가 되고 있는 생성형 AI 에서 Vectorstore 에 대해서 간단히 정리해 보려고 합니다. 생성형 AI, LLM 과 VectorStrore에 대한 이해 오늘은 Language Model, 특히 Large Language Models(LMM)의 한 분야인 VectorStore에 대해 알아보고자 합니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터로 표현하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용되는데, 그 중 벡터 저장소(VectorStore)는 이러한 벡터들을 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. LLM과 VectorS..

반응형