다시보는 웨비나

벡터 데이터베이스가 AI 검색을 지원하는 방법

주최자

최 병주
최 병주

Senior Solutions Architect

엘라스틱 코리아

개요

검색은 빠르게 진화하고 있습니다. 사용자들은 검색 상자가 검색 쿼리 뒤에 숨겨진 의미를 이해하기를 기대합니다. 사용자들은 질문을 하고, 일상 언어를 사용하거나, 심지어 제품을 검색하기 위해 사진을 업로드하기도 합니다. 큰 언어 모델을 사용하는 인공지능 지원 검색은 가능한 것을 완전히 새로운 수준으로 끌어올립니다.

벡터 데이터베이스는 우리가 현대적인 검색이라고 생각하는 거의 모든 것을 지원하는 핵심 기술입니다. 이번 웨비나에서는 텍스트 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색에 대해 알아보고 벡터 데이터베이스가 이러한 활용 사례에 어떤 영향을 미치는지에 대해 알아보겠습니다.

이 웨비나는 현대적인 검색 경험을 구축하고 싶은 기업과 어떤 도구를 사용할지에 대한 기법을 알려드립니다. 그리고, 이 컨텐츠는 개발자, 제품 관리자, 솔루션 설계자, ML 기술자 및 관련 역할의 전문가에게 유용할 수 있습니다.

하이라이트

  • 사실과 버즈 구분: 검색이 어떻게 발전했는지, 벡터 데이터베이스 및 벡터 검색에 대해 알아야 할 사항을 확인할 수 있습니다.
  • Elasticsearch를 전체 벡터 데이터베이스로 사용하는 방법을 살펴봅니다.
  • 생성형 AI 기반 검색 경험을 구축하는 데 필요한 기능 이해

추가 리소스

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