태그
#embeddings
5개 기사
models
임베딩과 생성: 모델이 하는 두 가지 일
"임베딩과 생성은 서로 다른 일입니다. 내 문제에 어느 쪽이 필요한지 아는 것이 제대로 작동하는 시스템에 가장 빨리 도달하는 길입니다."
#embeddings#generation#retrieval
06-15 11:41·7 분
research
검색 증강 생성(RAG), 제1원리에서 출발하기
RAG는 흔히 여러 도구를 쌓아 올린 스택으로 설명됩니다. 그걸 걷어내면 단 하나의 단순한 아이디어가 남습니다. 모델이 답하기 전에 알맞은 자료를 읽게 하라는 것입니다.
#rag#retrieval#embeddings
06-12 14:40·7 분
tools
프로젝트에 맞는 임베딩 모델 고르기
임베딩 모델 선택은 리더보드 순위보다 적합성의 문제입니다. 내 데이터와 예산에서 검색이 제대로 작동할지를 실제로 좌우하는 요소를 짚어봅니다.
#embeddings#retrieval#rag
06-09 12:22·7 분
tools
과장을 걷어낸 벡터 데이터베이스: 무엇을 하고 언제 필요한가
벡터 데이터베이스는 하룻밤 사이 유행어가 됐습니다. 실제로 무엇을 하는지, 어떤 문제를 푸는지, 정말 필요한지 가르는 솔직한 신호를 짚어봅니다.
#vector-database#embeddings#semantic-search
05-19 14:20·7 분
tutorials
간단한 RAG 파이프라인 만들기: 개념으로 따라가기
검색 증강 생성(RAG)을 단계별로 차근차근 쌓아 올립니다. 마법도, 특정 스택도 없이 파이프라인의 형태와 중요한 결정만 다룹니다.
#rag#retrieval#embeddings
04-25 19:17·7 분