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엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

에 의해 | 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

2024년에 기업이 LLM 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

에 의해 | 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

2024년에 벡터 데이터베이스로 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하는 방법

에 의해 | 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

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

에 의해 | 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
LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4-Tool 스택 + 전략 - AI&YOU#53

LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4-Tool 스택 + 전략 - AI&YOU#53

에 의해 | 5월 6, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 뉴스레터

금주의 통계/팩트: 전 세계 LLM 시장은 2023년 1조4천590억 달러에서 2030년 1조4천598억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2023-2030년 동안 연평균 79.81% 성장할 것으로 전망(스프링스) 대규모 언어 모델(LLM)이 지능형 기업 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상....
텍스트-투-비디오 전쟁: Adobe AI 대 OpenAI의 Sora

텍스트-투-비디오 전쟁: Adobe AI 대 OpenAI의 Sora

에 의해 | 4월 19, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

AI 기반 콘텐츠 제작 시장은 거대 기술 기업들이 획기적인 텍스트-비디오 기술을 개발하기 위해 경쟁하면서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. OpenAI가 최근 텍스트 설명에서 동영상을 생성할 수 있는 선구적인 AI 모델인 Sora를 공개하면서, 이러한 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다.
피카 랩스와 일레븐랩스의 립싱크 오디오 파트너십, AI 생성 비디오의 미래를 열다

피카 랩스와 일레븐랩스의 립싱크 오디오 파트너십, AI 생성 비디오의 미래를 열다

에 의해 | 3월 14, 2024 | 광고 및 마케팅, 제너레이티브 AI, 스타트업 + VC, TV, 영화 및 콘텐츠

디지털 미디어가 끊임없이 진화하는 시대에 AI 동영상 제작 환경은 잠재력과 혁신으로 가득 찬 중요한 시점에 서 있습니다. 이 역동적인 영역에서 두 선구자인 Pika Labs와 ElevenLabs가 파트너십을 맺어 새로운 지평을 열었습니다.
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