서진호

sr. Presales Solution Architect, HPC&AI

커리어리 친구들, 벡터 데이터베이스는 방대한 양의 고차원 데이터를 벡터 형태로 최적화 하여 보관하고 쿼리하기 위해 특화된 DB를 말합니다. 이런 벡터 DB가 오픈소스 LLM 공개되자마자 각광을 받고 있는데, 기업들의 프롬프트 내용들을 저장하고 쿼리하는 데 큰 도움을 줍니다. 저도 Langchain 프레임워크에서 파이콘(pinecone) 라는 벡터 DB를 사용해 보았습니다. 그렇다면 어떤 내용이 있는지 아래를 참조하여 읽어 보기를 강추합니다. 🍾 벡터 데이터베이스란? 🍾 벡터 데이터베이스의 내부 작동 🍾 어떻게 작동하는가? 🍾 벡터 인덱스 생성에서 사용하는 알고리즘 🍾 유사성 측정 🍾 메타데이터를 통한 필터링 🍾 데이터베이스 관련 🍾 Vector Index 와 Vector DB의 차이점 코랩 실습까지 해 볼 수 있도록 링크도 제공합니다.