2024년 5월 - Skim AI

기업이 LLM 앱에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법 - AI&YOU #54

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 17, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 뉴스레터

금주의 통계/팩트: 향후 3년 동안 45.9%의 기업이 AI 및 ML 애플리케이션 확장을 우선순위로 삼을 계획입니다. 다가오는 회계연도에 56.8%는 AI/ML 투자를 통해 두 자릿수 매출 증가를 예상하고 있으며, 또 다른 37%는 다음과 같이 예상합니다.

엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 17, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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.

2024년에 기업이 LLM 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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.

2024년에 벡터 데이터베이스로 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하는 방법

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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.

강력한 LLM 앱을 위해 검색 증강 생성(RAG)과 함께 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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

오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

에 의해서 그레고리 엘리아스 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 분류

오늘날의 기업들은 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가하고 있으며, 그 중 상당수가 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터로 이루어져 있습니다. 기존 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 유형을 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.