제논 블로그

똑똑, 안녕하세요! RAG=Vector Search + LLM 1편에서 이어지는 내용으로 찾아왔습니다. 연달아 연재하는 글을 통해 의미 기반 검색의 장점과 구성 기술 요소들에 대한 이해가 되고 계신지 궁금합니다ㅎㅎ 다양한 의견을 부탁드리며, 함께 알아보고자 하는 주제가 있으시다면 댓글로 남겨주세요! (샤이하신 분들은 비밀 댓글도 대환영입니다) 작성 : 마인즈앤컴퍼니 이주연 매니저 (Product&Marketing) 자, 이제 1편에서 다루지 못했던 LLM 기술과 RAG 기술까지 저와 함께 스터디해보시죠! 우선 LLM 이란 무엇인지 기본적인 정보를 알아보겠습니다. 📚 LLM 이란? LLM은 Large Language Model의 약자로, 대규모 언어 모델이라 불리고 있습니다. 딥러닝을 기반으로 구축된 자연..

안녕하세요! 지난 게시글을 통해 키워드 검색과 의미 기반 검색의 차이점을 소개해 드렸습니다. 키워드 검색도 나름의 장점이 있었지만, 빠르게 발전해 나가는 기술에 맞춰 활용되는 건 의미 기반 검색이었다는 것을 알 수 있었습니다. 마치 내 옆에 AI 비서가 있는 것처럼 내가 원하는 정보를 찰떡같이 알아듣고 추천해 준다니! 너무 편리할 것 같다는 생각이 드시지 않나요? 우리의 검색 라이프를 윤기 나게 만들어줄 새로운 검색 생활을 계속해서 알아보겠습니다. 오늘은 의미기반 검색의 2탄으로, 의미 기반 검색을 가능하게 해주는 벡터 임베딩(Vector Embedding) 에 관해 이야기를 해드리려고 합니다. Editing : 마인즈앤컴퍼니 이주연 매니저 (Product&Marketing) 기업, 공공기관, 병원 등 ..