Retrieval4 728x90 AI 시대의 핵심 인프라, 벡터 DB 운영 Milvus 중심 자가 구축 실무 가이드 벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 저장하고 유사성 검색을 수행하는 특수한 데이터베이스입니다. AI/ML 애플리케이션에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 비정형 데이터를 벡터로 변환하여 저장하고, 코사인 유사도, 유클리드 거리 등을 통해 의미적으로 유사한 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.벡터 데이터베이스의 핵심 구성 요소벡터 임베딩(Vector Embedding): 비정형 데이터를 수치 벡터로 변환인덱싱 시스템: 고차원 벡터의 빠른 검색을 위한 색인 구조유사성 측정: 벡터 간의 거리/유사도 계산 알고리즘저장 엔진: 대용량 벡터 데이터의 효율적 저장쿼리 엔진: 벡터 검색 및 필터링 처리주요 벡터 데이터베이스 솔루션 비교1. 오픈소스 솔루션Milvus특징클라우드 네이티브 .. 2025. 5. 30. OpenAI 에이전트 구축 새로운 가속화 도구 Responses API 사용 스펙 OpenAI는 에이전트 개발을 가속화할 수 있도록 Responses API, 웹 검색(Web Search), 파일 검색(File Search), 컴퓨터 사용(Computer Use) 및 에이전트 SDK(Agents SDK)를 포함한 새로운 빌딩 블록을 발표했습니다. 이러한 도구들은 복잡한 오케스트레이션 로직을 설계하고 확장하는 데 도움을 주며, 에이전트가 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 하여 더 유용한 역할을 수행할 수 있도록 합니다.Responses API 소개Responses API란?Responses API는 기존의 Chat Completions API와 Assistants API의 장점을 결합한 새로운 API입니다. 보다 단순한 구조로 설계되었으며, OpenAI가 제공하는 웹 검색, 파일 검색.. 2025. 3. 14. Anthropic LLM 서비스 활용한 RAG 시스템 구성 및 운영 Anthropic은 인공지능 연구 및 개발 회사로, 인공지능 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 사용한 다양한 서비스를 제공합니다. 이들은 인공지능의 윤리적 사용과 안전성을 강조하며, 강력한 언어 모델을 개발하고 있습니다. Anthropic의 LLM 서비스는 대화형 인공지능, 텍스트 생성, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.주요 기능 및 특징대규모 언어 모델: Anthropic의 언어 모델은 방대한 양의 데이터로 학습된 대규모 모델로, 자연스러운 대화 및 고품질의 텍스트 생성을 지원합니다.안전성과 윤리성: 인공지능의 안전성과 윤리적 사용을 강조하여, 사용자에게 유익하고 해가 되지 않는 방향으로 모델을 개발하고 있습니다.다양한 응용 분야: 대화형 인공지능, 텍.. 2024. 8. 8. ChatGPT 4 vs ChatGPT 3.5 – 주요 차이점 개요 2022년 11월 30일, OpenAI의 ChatGPT 출시 ChatGPT 4의 등장과 전반적인 성능 향상 ChatGPT 4의 중요 업데이트와 개발자 컨퍼런스 소개 GPT-4 Turbo GPT-4 Turbo 소개 및 기본 정보 학습 데이터 업데이트와 2023년 4월까지의 최신 정보 128,000 토큰의 새로운 컨텍스트 윈도우와 향상된 능력 GPT-4 Turbo의 컴퓨터 비전 기능과 BeMyEyes 어플리케이션 활용 예시 ChatGPT 4 Turbo ChatGPT 4 Turbo의 비공식 용어 소개 JSON 모드를 통한 프로그래밍 기능 도입 ChatGPT API를 통한 GPT-4 Turbo의 획득 방법 ChatGPT API 비용 및 이미지 처리 기능에 대한 가격 정책 ChatGPT 4 vs ChatGP.. 2023. 11. 13. 이전 1 다음 728x90 728x90
