카테고리: 벡터 데이터베이스
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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.

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.

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

Elasticsearch와 Go로 고퍼 헌팅을 위한 하이브리드 검색 사용
Elasticsearch와 Elasticsearch Go 클라이언트를 사용해 키워드 검색과 벡터 검색을 결합하여 하이브리드 검색을 수행하는 방법을 알아보세요.

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

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

Elasticsearch에서 NLP와 벡터 검색으로 챗봇 기능 강화하기
벡터 검색과 NLP가 어떻게 챗봇 기능을 향상시키는지 살펴보고 Elasticsearch가 그 과정을 어떻게 촉진하는지 알아보세요.



