벡터 데이터베이스란 무엇인가요? 왜 항상 RAG와 함께 일어나는지
벡터 데이터베이스는 RAG 솔루션에서 거의 고빈도 단어가 되었고, 많은 사람들이 이를 무겁게 만드는 인프라라고 생각합니다. 사실, 기능적인 관점에서 보면 신비롭지 않습니다. 벡터 데이터베이스의 핵심 기능은 텍스트, 이미지 또는 기타 콘텐츠의 벡터 표현을 저장하고, 효율...
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엔터프라이즈 AI
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파인튜닝이란 무엇인가요? 언제 미세 조정을 선택해야 할지, 계속 프롬프트나 RAG를 쌓아두는 대신
미세 조정은 많은 팀이 AI를 구현할 때 접하는 단어이지만, 종종 '효과가 좋지 않을 때 모델을 미세 조정하는 것'으로 오해받기도 합니다. 사실 파인튜닝은 단순히 모델에 정보를 추가하는 것이 아니라, 추가 훈련을 통해 모델을 응답 스타일, 작업 모드, 특정 출력 구조에...
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대규모 모델을 온프레미스에 배포한다는 것은 무엇을 의미하나요? 정말로 언제 직접 배포해야 할까요?
대형 모델을 로컬에 배포한다는 것은 클라우드 내 기존 AI 서비스를 직접 호출하는 대신 모델 실행 환경을 자신의 컴퓨터, 서버 또는 사설 네트워크에 배치하는 것을 의미합니다. 많은 사람들이 이 용어를 처음 접할 때, 모델이 다운로드되어 있으면 배포가 완료된 것이라고 생...
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RAG란 무엇인가요? 왜 Ask Direct(직접 묻기) 모델보다 기업용 지식 기반에 더 적합한가
RAG는 최근 자주 언급된 AI 개념으로, 많은 기업들이 고객 서비스, 내부 Q&A, 지식 기반 검색 시 이를 접하게 됩니다. 간단히 말해, RAG의 전체 명칭은 '검색 증강 생성(retrieval-augmented generation)'으로, 이는 모델이 훈련 중 배...
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