벡터 검색
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Gemini Embedding으로 보는 실무 AI 활용법 – 6개 기업 사례로 배우는 임베딩 기술의 실제 성능
Google Gemini Embedding 모델의 실제 기업 활용 사례 6건을 통해 RAG와 컨텍스트 엔지니어링 분야에서의 성능 향상과 실무 적용 방법을 자세히 분석합니다.
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단순 RAG는 끝났다, 에이전틱 리트리벌의 시대가 왔다
기존 RAG 시스템의 한계를 넘어선 에이전틱 리트리벌의 등장과 실제 구현 방법을 소개합니다. AI 에이전트가 스스로 최적의 검색 전략을 선택하는 지능형 검색 시스템의 핵심 개념과 LlamaCloud를 활용한 실용적인 활용 가이드를 제공합니다.
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단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
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효율적인 RAG 시스템을 위한 최적의 임베딩 모델 선택 가이드
마케팅에 활용할 수 있는 RAG 시스템의 임베딩 모델 선택 가이드. 오픈소스 임베딩 모델의 비용 효율성과 성능 비교, 마케팅 ROI 향상 방법을 소개합니다.
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