벡터임베딩
LlamaIndex RAG 실전 가이드: 인덱스 재사용으로 비용 90% 줄이기
LlamaIndex로 RAG 앱을 만들 때 인덱스 재사용으로 비용을 90% 줄이고, LLM을 자유롭게 교체하고, 비동기 쿼리로 성능을 높이는 실전 패턴을 소개합니다.
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LangChain이 자사 챗봇을 처음부터 다시 만든 이유
LangChain이 자사 챗봇을 재구축하며 발견한 교훈. 벡터 임베딩 대신 구조화된 검색으로 15초 이내 응답을 달성한 실전 케이스 스터디입니다.
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벡터 임베딩의 숨겨진 한계: 왜 최신 AI도 ‘사과 좋아하는 사람 찾기’에 실패할까?
Google DeepMind 연구를 바탕으로 벡터 임베딩 모델의 수학적 한계와 실무적 해결책을 쉽게 설명한 기술 인사이트
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