AI 프로젝트에 딱 맞는 벡터 데이터베이스 TOP 10 – 유사도 검색과 추천 시스템을 위한 핵심 솔루션
벡터 데이터베이스, 왜 지금 주목해야 할까?매일 생성되는 데이터가 무려 3.5퀸틸리언 바이트. 단순 검색만으로는 이 방대한 데이터를 효율적으로 활용하기 어렵습니다.특히 이미지 유사도 검색, 개인화 추천, 의미 기반 검색 등 **‘비슷한 것 찾기’**가 중요한 시대에서, 벡터 데이터베이스는 그야말로 게임 체인저가 되고 있습니다.이 글에서는 벡터 데이터베이스의 개념부터 작동 방식, 활용 분야를 간단히 설명한 뒤,2025년 기준 가장 주목할 만한 벡터 데이터베이스 10가지를 실제 특성과 함께 하나씩 정리해 드릴게요.AI 프로젝트에 딱 맞는 솔루션을 찾고 있다면, 지금부터 잘 읽어보세요.🧠 벡터 데이터베이스란 무엇인가요?벡터 데이터베이스는 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 **수치 벡터(고차원..
GPT-4.1 제대로 쓰는 법: 장문 컨텍스트, 프롬프트 전략, 실전 예시까지 - Prompting Guide 정리
GPT-4.1이 나왔다고 해서 무조건 더 똑똑한 답을 주는 건 아닙니다.모델은 좋아졌지만, 어떻게 쓰느냐에 따라 성능은 천차만별이죠.“GPT를 쓰고는 있는데, 제대로 활용하고 있는 걸까?”“긴 문서를 넣으면 오히려 답변이 이상해지던데…”“Chain of Thought? 그거 효과 있긴 한가?”이런 고민이 들었다면, 이 글이 꽤 도움이 될 겁니다.이 블로그에서는 최신 버전인 GPT-4.1의 특장점부터, 실제로 성능을 끌어올릴 수 있는 프롬프트 전략, 실전 예시까지실제 테스트된 내용을 바탕으로 정리해 드릴게요.🧠 GPT-4.1, 뭐가 달라졌나?GPT-4.1은 기존 GPT-4o와 비교해 코딩 능력, 긴 지시 따르기, 장문 컨텍스트 처리에서 확실한 발전을 보였습니다.✅ 코딩 성능: SWE-bench Verif..
