728x90 반응형 NLP3 GPT로 텍스트 임베딩 검색 에이전트 만들기 안녕하세요. 오늘은 GPT를 활용하여 텍스트 임베딩 검색 에이전트를 만드는 과정을 소개해드리려고 합니다. 이를 통해 우리는 자연어 처리(NLP) 분야의 강력한 도구를 활용하여 다양한 텍스트 데이터를 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 됩니다.텍스트 임베딩이란?텍스트 임베딩은 단어 또는 문장 등을 고정 길이의 벡터로 변환하는 기술입니다. 예를 들어, "사과"와 "과일"은 서로 관련이 있다고 판단되어 비슷한 벡터 값으로 매칭될 수 있습니다. 이는 마치 우리가 단어를 다루는 것과 같이, 데이터 간의 의미적 관계를 유지하면서 수치적인 형태로 변환하는 것입니다.왜 텍스트 임베딩이 중요한가?텍스트 임베딩은 정보 검색, 추천 시스템, 감정 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 검색 엔진은 사용자 쿼리와 문서 .. 2025. 4. 28. Stable Diffusion XL 1.0으로 직접 이미지 생성해보기 오늘은 인공지능의 새로운 분야인 이미지 생성 기술에 대해 탐구해보는 시간을 가져보겠습니다. 특히 안정적인 이미지 생성을 위한 최신 모델 중 하나인 Stable Diffusion XL 1.0을 활용하여 직접 이미지를 생성해보는 과정을 함께 살펴보겠습니다.이 글을 통해 인공지능 모델이 어떻게 이미지를 생성하는지, 설치 및 사용 방법, 그리고 이미지 생성 시 유용한 팁들을 알아보겠습니다.Stable Diffusion이란?Stable Diffusion은 최신 텍스트-투-이미지 변환 모델로, 사람의 입력에 따라 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 비유하자면, 이는 마치 능숙한 화가가 주어진 주제에 맞춰 그림을 그리는 것과 같습니다. 이러한 성능은 대량의 이미지와 문장 데이터에서 학습한 결과.. 2025. 4. 25. 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. 이전 1 다음 728x90 반응형
