카테고리: AI
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Elasticsearch에서 Amazon Nova 모델 사용
Elasticsearch에서 Amazon Nova 모델을 사용하여 Elasticsearch의 제품 리뷰에서 감정, 진정성, 요약, 키워드를 자동으로 추출하는 방법을 알아봅니다.
Elasticsearch로 멀티모달 RAG 시스템 구축하기: 고담시 이야기
텍스트, 오디오, 비디오, 이미지 데이터를 통합하여 더욱 풍부하고 맥락에 맞는 정보 검색을 제공하는 멀티모달 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하는 방법을 알아보세요.
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.
Elasticsearch를 임베딩 저장소로 활용한 LangChain4j
LangChain4j(Java용 LangChain)에는 임베딩 저장소로 Elasticsearch가 있습니다. 이를 사용하여 일반 Java로 RAG 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아보세요.
Java 애플리케이션에 LLM 통합을 간소화하는 LangChain4j 소개
LangChain4j(Java용 LangChain)는 일반 Java로 RAG 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 툴셋입니다.
고급 RAG 기술 1부: 데이터 처리
RAG 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 논의하고 구현합니다. 2부 중 1부에서는 고급 RAG 파이프라인의 데이터 처리 및 수집 구성 요소에 초점을 맞춥니다.
