임베딩모델
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LEAF: 23M 파라미터로 OpenAI 임베딩 성능 97% 달성, CPU만으로 작동
MongoDB가 공개한 LEAF 프레임워크는 대형 임베딩 모델을 5~15배 압축하면서도 성능 97%를 유지합니다. GPU 없이 CPU만으로 고성능 RAG 구현이 가능해졌습니다.
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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구글 EmbeddingGemma로 완전 로컬 AI 문서 검색 시스템 만들기
Google의 새로운 EmbeddingGemma 모델로 인터넷 연결 없이 완전 로컬에서 동작하는 AI 문서 검색 시스템을 구축하는 실용적인 가이드입니다. 프라이버시를 중시하는 개발자와 기업을 위한 단계별 튜토리얼을 제공합니다.
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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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