Vector (2) 썸네일형 리스트형 OpenSearch로 벡터 데이터베이스 구축하기: LLM 어플리케이션의 새로운 가능성 OpenSearch로 벡터 데이터베이스 구축하기최근 벡터 데이터베이스가 LLM(대형 언어 모델) 어플리케이션에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 벡터는 다차원 공간에서 특정 점을 나타내는 수치 집합이며, 문장의 의미를 효과적으로 표현할 수 있는 방식으로 자주 사용됩니다. 이와 같은 벡터 데이터베이스를 사용하면 문장 간 유사성을 비교하거나 의미론적 검색을 구현할 수 있어 자연어 처리(NLP) 및 추천 시스템에 많은 이점을 제공합니다.이번 블로그에서는 OpenSearch를 활용해 벡터 데이터베이스를 구축하고, 이를 LLM 어플리케이션에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 코드 예시와 설정 파일을 제공하니 쉽게 따라 하실 수 있을 겁니다.OpenSearch를 벡터 데이터베이스로 사용하는 이유OpenSearch는 벡.. [Vector Database] 벡터 데이터베이스란 무엇인가? 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 벡터 형식의 데이터를 저장, 쿼리하고 분석하는데 특화된 데이터베이스입니다. 벡터는 공간상의 점을 나타내는데 사용되며, 각 벡터는 다차원 공간에서의 위치를 나타냅니다. 이러한 데이터베이스는 주로 유사성 검색(similarity search)과 같은 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 유사한 항목을 검색하거나 분석하는 데 활용됩니다.벡터 데이터베이스는 어떻게 사용되나요? 유사성 검색(Similarity Search): 벡터 데이터베이스는 유사한 항목을 검색하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지나 오디오와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 사용자가 입.. 이전 1 다음
