Srikanth Manvi
구독하기AI 에이전트 개발을 위해 Microsoft 시맨틱 커널용 Elasticsearch 벡터 스토어 커넥터를 사용하는 방법
Elasticsearch Labs
AI 에이전트 개발을 위해 Microsoft 시맨틱 커널용 Elasticsearch 벡터 스토어 커넥터를 사용하는 방법
Microsoft 시맨틱 커널은 가벼운 오픈 소스 개발 키트로, AI 에이전트를 쉽게 빌드하고 최신 AI 모델을 C#, Python 또는 Java 코드베이스에 통합할 수 있습니다. Semantic Kernel Elasticsearch 벡터 스토어 커넥터가 출시됨에 따라, 이제 AI 에이전트 구축에 Semantic Kernel을 사용하는 개발자는 확장 가능한 엔터프라이즈급 벡터 스토어로 Elasticsearch를 플러그인하면서 Semantic Kernel 추상화를 계속 사용할 수 있습니다.
Elasticsearch와 LlamaIndex로 RAG에서 민감 정보 및 PII 정보 보호하기
Elasticsearch Labs
Elasticsearch와 LlamaIndex로 RAG에서 민감 정보 및 PII 정보 보호하기
Elasticsearch와 LlamaIndex를 사용하여 RAG 애플리케이션에서 민감한 데이터와 개인 식별 정보(PII) 데이터를 보호하는 방법.
라마인덱스, 엘라스틱서치, 미스트랄을 이용한 검색 증강 생성(RAG)
Elasticsearch Labs
라마인덱스, 엘라스틱서치, 미스트랄을 이용한 검색 증강 생성(RAG)
LlamaIndex, Elasticsearch, 로컬에서 실행 중인 Mistral을 사용해 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현하는 방법을 알아보세요.