ai검색기술2 외부 벡터DB 없이도 강력한 검색? Self-Retrieval LLM의 비밀 Self-Retrieval LLM이란? 외부 벡터 데이터베이스 없이 어떻게 검색이 가능할까?검색 기능을 내장한 Self-Retrieval LLM은 외부 벡터 데이터베이스에 의존하지 않고정보 검색을 수행할 수 있는 최첨단 인공지능 기술입니다.이 구조는 데이터를 사전에 내부화하고 그 임베딩을 내부적으로 인덱싱하여빠르고 효율적인 검색을 가능하게 합니다.이 글에서는 Self-Retrieval LLM이 왜 주목받고 있는지를그 원리, 구조, 장점, 활용 사례를 중심으로 명확하고 간결하게 설명드립니다.기존 LLM과 Self-Retrieval LLM의 차이기존의 LLM은 일반적으로 검색 기반 응답을 위해외부 벡터 데이터베이스를 필요로 합니다.그러나 Self-Retrieval LLM은 정보를 임베딩한 뒤자체적으로 인덱스.. 2025. 8. 10. Cohere Embed API로 구현하는 다국어 문서 검색 시스템 다국어 문서를 정확하게 검색하려면 어떤 기술이 필요할까?다국어 문서 검색 엔진을 구축하려면 단순한 키워드 매칭을 넘어서언어의 의미를 이해하는 능력이 필요합니다.다양한 언어로 작성된 문서를 하나의 통합된 검색 환경에서 다루기 위해서는언어 간 의미를 정렬할 수 있는 임베딩 기술이 필수입니다.이 글에서는 Cohere의 Embed API를 활용해 다국어 문서를 임베딩하고의미 기반의 검색 시스템을 구축하는 과정을 단계별로 소개합니다.Cohere Embed API의 특징과 장점Cohere Embed API는 문장의 의미를 벡터로 변환해기계가 이해할 수 있도록 돕는 자연어 처리 기술입니다.100개 이상의 언어를 지원하며,글로벌 문서 검색에 매우 적합합니다.기존의 키워드 검색과는 달리 문장의 문맥과 의도까지 반영하여정.. 2025. 7. 18. 이전 1 다음
