카테고리: 벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스 태그별 글

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Elasticsearch를 임베딩 저장소로 활용한 LangChain4j

LangChain4j(Java용 LangChain)에는 임베딩 저장소로 Elasticsearch가 있습니다. 이를 사용하여 일반 Java로 RAG 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아보세요.

David Pilato

고급 RAG 기술 2부: 쿼리 및 테스트

RAG 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 논의하고 구현합니다. 2부 2부에서는 고급 RAG 파이프라인 쿼리 및 테스트에 중점을 둡니다.

Han Xiang Choong

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.

Han Xiang Choong

Elasticsearch와 OpenSearch: 벡터 검색 성능 비교

Elasticsearch는 벡터 검색에서 별도 설정 없이 OpenSearch보다 2~12배 더 빠릅니다.

Ugo Sangiorgi

벡터 유사도 측정 및 점수

L1 & L2 거리, 코사인 유사도, 도트 곱 유사도, 최대 내적 곱 유사도 등 Elasticsearch의 벡터 유사도 측정값과 점수를 살펴보세요.

Valentin Crettaz

AI 표절: Elasticsearch를 통한 표절 탐지

NLP 모델과 벡터 검색을 사용한 사용 사례를 중심으로 Elasticsearch를 사용해 AI 표절을 확인하는 방법을 알려드립니다.

Priscilla Parodi

Elasticsearch와 Go로 고퍼 헌팅을 위한 하이브리드 검색 사용

Elasticsearch와 Elasticsearch Go 클라이언트를 사용해 키워드 검색과 벡터 검색을 결합하여 하이브리드 검색을 수행하는 방법을 알아보세요.

Carly Richmond

Elasticsearch Go 클라이언트로 Elasticsearch에서 벡터 검색 수행

실제 예제를 통해 Elasticsearch Go 클라이언트를 사용하여 Elasticsearch에서 벡터 검색을 수행하는 방법을 알아보세요.

Carly Richmond

Elasticsearch를 사용한 어휘 및 시맨틱 검색

이 블로그에서는 어휘 및 시맨틱 검색을 중심으로 Elasticsearch를 사용해 정보를 검색하는 다양한 접근 방식을 살펴보겠습니다.

Priscilla Parodi

Elasticsearch에서 NLP와 벡터 검색으로 챗봇 기능 강화하기

벡터 검색과 NLP가 어떻게 챗봇 기능을 향상시키는지 살펴보고 Elasticsearch가 그 과정을 어떻게 촉진하는지 알아보세요.

Priscilla Parodi

벡터 필드를 사용한 텍스트 유사도 검색

이 게시물에서는 텍스트 임베딩과 Elasticsearch의 새로운 dense_vector 유형을 사용하여 유사성 검색을 지원하는 방법을 살펴봅니다.

Julie Tibshirani

최첨단 검색 환경을 구축할 준비가 되셨나요?

충분히 고급화된 검색은 한 사람의 노력만으로는 달성할 수 없습니다. Elasticsearch는 여러분과 마찬가지로 검색에 대한 열정을 가진 데이터 과학자, ML 운영팀, 엔지니어 등 많은 사람들이 지원합니다. 서로 연결하고 협력하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 마법 같은 검색 환경을 구축해 보세요.

직접 사용해 보세요