728x90 반응형 AI16 엘라스틱서치(Elasticsearch)에 벡터 임베딩(Vector Embedding) 하기 안녕하세요! 오늘은 엘라스틱서치(Elasticsearch)에서 벡터 임베딩을 사용하는 방법에 대해 포스팅해보겠습니다. 벡터 임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 주로 사용되는 기술로, 단어, 문장, 이미지 등을 고차원의 벡터 형태로 변환하여 머신러닝 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있게 도와줍니다.1. 엘라스틱서치 소개엘라스틱서치는 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 대량의 데이터에서 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 최근에는 자연어 처리와 관련된 다양한 기능을 지원하며 벡터 임베딩을 사용한 검색 기능도 그중 하나입니다.예를 들어, 우리가 '강아지'라는 단어를 벡터로 변환하면, 이 벡터는 '강아지'와 비슷한 의미를 가진 단어들과의 거리를 수치적으로 표현할 수 있습니다.2. 벡터 임베딩을.. 2025. 3. 28. Ollama로 Llama 3.2 구동하기: 초보자를 위한 가이드 안녕하세요. 오늘은 Ollama를 이용하여 최신 Llama 3.2 모델을 구동하는 방법을 알아보겠습니다. 이 가이드는 Llama에 대한 이해가 부족한 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 상세하게 설명할 예정입니다. 예시와 비유를 많이 사용하여 이해를 돕겠습니다.1. Ollama란 무엇인가?Ollama는 인공지능 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 툴입니다. 마치 우리가 요리를 할 때 요리책을 참고하는 것처럼, Ollama는 다양한 인공지능 모델을 쉽게 구동하고 사용할 수 있도록 가이드해 줍니다. Llama 3.2 또한 Ollama의 도움으로 쉽게 사용할 수 있는 모델 중 하나입니다.2. Llama 3.2 소개Llama 3.2는 Meta에서 개발한 최신 언어 모델로, 자연어 처리에서 매우 우수한 성능을 자.. 2025. 3. 17. DeepSeek R1과 OpenAI GPT의 차이점 안녕하세요. 오늘은 AI의 두 대표적인 모델인 DeepSeek R1과 OpenAI GPT에 대해 비교해보겠습니다. 이 두 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 주목받고 있으며, 이들의 특징과 차이점을 살펴보는 것은 AI 기술에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 것입니다.1. 개요 DeepSeek R1 은 최근에 등장한 AI 모델로, 데이터에 대한 깊이 있는 탐색과 분석을 통해 특정 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있습니다. 반면 OpenAI GPT 는 대규모 언어 모델로, 지금까지 수많은 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 생성 및 이해에 능한 모델입니다.2. 아키텍처 및 학습 방법 DeepSeek R1 은 직접적인 탐색을 통해 데이터 분석을 수행하는 방식으로, 사용자가 제공하는 특정 질문이나 요구.. 2025. 3. 17. Python으로 LangChain으로 GPT와 연결하기 안녕하세요! 오늘은 Python 환경에서 LangChain 라이브러리를 사용하여 OpenAI의 GPT-3와 연결하는 방법을 소개하겠습니다. 이 포스팅에서는 랭체인 설치부터 GPT 모델로 간단한 텍스트 생성 예제를 구현하는 과정을 상세히 설명하겠습니다.1. 환경 준비하기먼저, Python 개발 환경이 필요합니다. 언급하신 파이썬이 설치되어 있어야 하며, 'langchain' 및 'openai' 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래와 같은 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install langchain openai이제 필요한 라이브러리를 설치했으니, OpenAI API 키를 준비하세요. OpenAI의 공식 사이트에서 API 키를 얻을 수 있습니다.2. GPT 모델 연결하기이제 LangChain을 사용하여 .. 2025. 3. 1. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
