벡터 데이터베이스는 임베딩의 유사도를 저장하고 의미 검색을 수행하며, RAG와 의미 검색 뒤에서 '가장 관련 있는 자료'를 찾는 저장 계층이다.
Perplexity의 새 임베딩 모델은 텍스트와 이미지를 하나의 검색 공간에 넣었다. 2026년 10월 7일, Perplexity CEO 아라빈드 스리니바스는 pplx-embed-v2-late의 오픈소스 공개를 발표했고, 가중치는 MIT 라이선스로 Hugging Fac...
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대형 언어 모델이 답변하기 전에 먼저 자료를 찾아보게 하는 기술이다. 모델은 답변을 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 질문과 관련된 내용을 검색한 뒤, 그 내용을 근거로 답변을 작성한...
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...
임베딩은 많은 AI 애플리케이션에서 사용되는 저수준 기능이지만, 일반 사용자가 채팅 모델만큼 쉽게 인지하기 어렵습니다. 간단히 말해, 임베딩은 문장, 텍스트 조각 또는 콘텐츠 조각을 유사성을 계산하는 벡터 표현 집합으로 변환하는 것입니다. 이 때문에 시스템은 "이 두 ...
1. Concept Vector 라이브러리는 "벡터"(임베딩)를 위한 데이터베이스로, 임베딩 모델을 통해 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 데이터에서 변환된 고차원 벡터를 저장하고 유사성(예: 코사인, 내적, L2 거리)을 기반으로 최근접 이웃 검색 기능을 제공합니다....
