벡터DB 실전: 임베딩 생성·업서트·유사도 검색(파인튜닝 없이 정확도 끌어올리기)
📋 목차 💰 임베딩 생성: AI의 언어를 이해하는 첫걸음 🛒 업서트(Upsert): 벡터 DB를 똑똑하게 관리하는 비결 🍳 유사도 검색: 원하는 정보를 핀포인트로 찾아내기 ✨ 파인튜닝 없이 정확도 높이기: 숨겨진 보물찾기 💪 실전 적용 사례: 벡터 DB, 어디에 쓰일까? 🎉 벡터 DB와 함께하는 미래 ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ) 인공지능 시대를 맞아 데이터의 중요성이 날로 커지고 있어요. 특히 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 이를 효과적으로 활용하는 것이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있죠. 바로 이 지점에서 '벡터 데이터베이스(Vector Database)'가 주목받고 있습니다. 벡터 DB는 텍스트, 이미지, 음성 등 복잡한 데이터를 숫자로 이루어진 '벡터'로 변환하여 저장하고, 이 벡터 간의 유사도를 계산해 정보를 검색하는 기술이에요. 마치 사람의 뇌가 연상 작용을 통해 정보를 연결하듯, 벡터 DB는 데이터 간의 의미적 유사성을 파악하는 데 탁월한 능력을 발휘해요. 이번 글에서는 벡터 DB의 핵심 기능인 임베딩 생성, 업서트, 그리고 유사도 검색에 대해 깊이 파고들어, 별도의 파인튜닝 없이도 검색 정확도를 혁신적으로 끌어올릴 수 있는 실질적인 방법들을 함께 탐색해 볼 거예요. 이 흥미로운 여정을 통해 벡터 DB의 무궁무진한 가능성을 발견해 보세요! 벡터DB 실전: 임베딩 생성·업서트·유사도 검색(파인튜닝 없이 정확도 끌어올리기)