검색 증강 생성이 어떻게 작동하는지, 그리고 임베딩, 벡터 데이터베이스, 그리고 리턴팅이 기업 지식 기반 Q&A에서 어떤 역할을 하는지 설명해 주세요.
벡터 데이터베이스는 벡터 데이터를 저장, 인덱싱 및 쿼리하기 위해 특별히 설계된 데이터베이스입니다. 일반 데이터베이스는 주문 번호가 얼마인지와 같은 정밀한 필드 기반 쿼리에 뛰어납니다; 벡터 데이터베이스는 이 문제에 가장 가까운 문서 구간과 같은 유사성에 따라 쿼리하는...
임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 콘텐츠를 디지털 벡터 문자열로 변환하는 것으로 이해할 수 있습니다. AI가 의미론적으로 검색할 수 있는 이유는 키워드 검색처럼 단어 하나하나와 일치하기 때문이 아니라, 비슷한 의미가 벡터 공간에서 더 가까워지기 때문입니다. 간...
RAG는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 중국어로는 일반적으로 회수-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)이라고 불립니다. 핵심은 모델이 모든 정보를 기억하게 하는 것이 아니라, 먼저 외부...
