방대한 양의 고차원 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색하는 능력은 오늘날 기업에게 가장 중요한 요소가 되었습니다. 벡터 데이터베이스는 강력한 솔루션으로 부상하여 조직이 AI 기반의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 환경을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 강력한 머신 러닝 모델은 자연어 처리, 생성 및 이해에 있어 놀라운 능력을 보여주며 새로운 가능성을 열어주었습니다.

기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI의 힘을 활용하고자 노력하면서, 방대한 양의 복잡한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 AI 시스템을 확장해야 하는 과제에 직면하게 됩니다. 바로 이 지점에서 벡터 데이터베이스가 획기적인 솔루션으로 부상합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP)를 구현하고자 하는 기업을 위한 강력한 도구로 부상했습니다. GPT-4, Claude, Llama 3와 같은 LLM은 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 있어 놀라운 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 기능에도 불구하고

엔터프라이즈 AI의 세계는 빠르게 진화하고 있으며, 벡터 데이터베이스는 조직이 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색하여 머신러닝 모델과 AI 기반 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주는 강력한 도구입니다.....

대규모 언어 모델(LLM)은 지능형 엔터프라이즈 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상했습니다. 하지만 이러한 언어 모델의 힘을 활용하려면 강력하고 효율적인 LLM 애플리케이션 스택이 필요합니다. Skim AI의 LLM 앱 스택은 다음을 지원합니다.

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)은 2024년 기업을 위한 강력한 도구로 부상했습니다. 기업이 AI 기반 자연어 처리의 잠재력을 활용할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하여 운영을 강화하고 고객 경험을 개선하며

AI 기반 콘텐츠 제작 시장은 거대 기술 기업들이 획기적인 텍스트-비디오 기술을 개발하기 위해 경쟁하면서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. OpenAI는 최근 텍스트 설명에서 동영상을 생성할 수 있는 선구적인 AI 모델인 Sora를 공개하며 이러한 경쟁의 장을 열었습니다.