Redis (5) 썸네일형 리스트형 Redis Vector Library를 활용한 RAG 파이프라인 구축: AI 검색 시스템 만들기 📌 AI 검색을 더 똑똑하게 만드는 방법?요즘 AI 챗봇과 검색 시스템이 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 정확한 정보를 찾는 것이 쉽지 않습니다. 기존의 AI 모델은 문맥을 이해하는 데 한계가 있고, 훈련된 데이터 외의 정보는 제대로 활용하지 못하는 경우가 많습니다.여기서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술이 등장합니다. RAG는 벡터 검색(Vector Search)과 대형 언어 모델(LLM)을 결합하여 AI가 보다 정교한 답변을 제공할 수 있도록 도와줍니다.이 글에서는 Redis Vector Library(RedisVL)를 활용한 RAG 파이프라인 구축 방법을 설명합니다. RedisVL을 이용하면 벡터 검색을 쉽게 구현할 수 있으며, OpenAI API와 결합하여 실.. LangChain과 Redis로 RAG 구현하기: 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션 개발의 비밀 1. 서론: RAG와 Redis의 중요성오늘날 AI 애플리케이션에서 **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**는 사용자에게 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 제공하기 위해 필수적인 기술입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때, RAG는 정보를 검색하고 생성하는 과정에서 효율성을 높이는 중요한 방법입니다. 하지만 RAG 시스템은 대량의 데이터를 처리할 때 성능 문제를 겪을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Redis를 활용한 LangChain 패키지가 등장했습니다.LangChain은 다양한 AI 도구와의 통합을 지원하는 오픈소스 프레임워크로, 최근 Redis와의 통합을 통해 더욱 빠르고 스마트한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 도구를 제공하고 있.. Spring Boot와 Redis: 초고속 데이터 처리를 위한 완벽한 조합 오늘날 애플리케이션은 실시간으로 데이터를 처리하고 사용자에게 빠르게 결과를 반환해야 합니다. 이를 위해서는 높은 성능을 보장하는 데이터베이스가 필요합니다. Redis는 이러한 요구에 완벽히 부합하는 인메모리 데이터베이스입니다. 이번 글에서는 Redis의 장점과 특징을 살펴보고, Spring Boot와 Redis를 연동하여 어떤 데이터를 관리할 수 있는지, 그리고 간단한 Gradle 기반의 프로젝트를 통해 Redis와 Spring Boot를 연동하는 방법을 소개하겠습니다.Redis의 장점과 특징1. 인메모리 데이터 저장소Redis는 데이터를 메모리에 저장하기 때문에 읽기 및 쓰기 속도가 매우 빠릅니다. 이는 대규모 데이터 처리가 필요한 시스템에 매우 유리하며, 특히 캐싱을 통해 응답 속도를 개선하고 싶은 .. Redis와 JPA를 활용한 Spring Cache 구현: 성능 최적화의 시작! 애플리케이션의 성능을 최적화하는 가장 강력한 방법 중 하나는 캐싱(Caching)입니다. 캐시를 통해 빈번한 데이터베이스 접근을 줄이고 응답 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이번 글에서는 Spring Cache를 활용해 Redis와 JPA를 함께 사용하는 방법을 소개하고, 간단한 예제를 통해 그 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록 설명드리겠습니다.Spring Cache와 Redis란?Spring Cache: Spring에서 제공하는 캐싱 추상화 기능으로, 다양한 캐시 스토리지를 사용할 수 있습니다. 이는 애플리케이션 코드에 최소한의 변경으로 캐시 기능을 추가할 수 있게 해줍니다.Redis: Redis는 인메모리 데이터 구조 스토리지로, 빠른 읽기/쓰기 성능을 제공합니다. Spring Cache와 함께 .. [REDIS] Redis 클러스터에서 첫 노드에 데이터가 없을 때: 다른 노드가 어떻게 데이터를 찾아내는가? Redis 클러스터는 분산 환경에서 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 설계된 강력한 시스템입니다. 하지만 클러스터 구성을 처음 접하는 개발자들에게는 데이터 조회 시 특정 노드에 데이터가 없을 경우 Redis가 어떻게 이를 처리하는지 궁금할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 클라이언트가 데이터가 없는 노드에 접근했을 때 Redis 클러스터가 어떻게 다른 노드에서 데이터를 찾아오는지에 대해 알아보겠습니다.1. Redis 클러스터의 데이터 분산 구조Redis 클러스터는 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장합니다. 각 데이터 키는 특정 해시 슬롯에 매핑되며, 이 슬롯들은 클러스터 내 여러 노드에 분배됩니다. 즉, 각 노드는 자신이 관리하는 슬롯에 해당하는 데이터를 저장하고 있습니다.2. 클라이언트의 데이터.. 이전 1 다음
