본문 바로가기

AI이야기147

파인콘 클라이언트 사용법: AI 웹 개발, 파이썬으로 시작하세요! 파인콘 클라이언트는 파이썬 기반으로 웹 애플리케이션을 뚝딱 만들 수 있도록 도와주는 멋진 도구에요. 특히 웹 개발 경험이 부족한 개발자들에게는 정말 꿀팁이죠!  하지만 처음 접하면 막막하게 느껴질 수도 있어요. 걱정 마세요! 오늘은 파인콘 클라이언트를 처음 사용하는 분들을 위해 기본적인 사용법부터 실제 활용 예시까지 쉽고 친절하게 알려드릴게요. 웹 개발의 세계에 첫 발을 내딛는 여러분을 응원하며, 파인콘 클라이언트와 함께 멋진 웹 애플리케이션을 만들어 보시길 바라요! 파인콘 클라이언트, 뭐길래?파인콘 클라이언트는 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크에요. 쉽게 말해, 웹 개발에 필요한 복잡한 코드를 줄이고 파이썬만으로 웹페이지를 만들 수 있게 도와주는 든든한 지원군 같.. 2024. 11. 18.
파인콘으로 멀티 모달 검색 구현하기: AI 검색의 미래를 경험하세요! 멀티 모달 검색? 텍스트, 이미지, 영상까지 모두 꿰뚫는 AI 검색의 미래! 요즘 AI 기술이 엄청나게 발전하고 있잖아요? 특히, 텍스트만으로 검색하는 시대는 가고, 이제는 이미지, 영상까지 폭넓게 활용하는 '멀티 모달 검색'이 떠오르고 있어요. 텍스트로만 검색했을 때보다 훨씬 더 정확하고, 풍부한 정보를 얻을 수 있다는 점이 매력적이죠. 그런데 멀티 모달 검색은 어떻게 구현하는 걸까요? 다양한 형태의 데이터를 어떻게 처리하고, 사용자의 의도에 맞는 결과를 보여주는 걸까요? 이번 포스팅에서는 멀티 모달 검색의 핵심 기술 중 하나인 파인콘(Pinecone)을 활용해서, 직접 멀티 모달 검색을 구현해 보는 실습을 통해 그 비밀을 파헤쳐 볼 거예요. 파인콘(Pinecone)을 활용한 멀티 모달 검색 구현하기:.. 2024. 11. 18.
파인콘으로 벡터 검색 구현하기: AI 시대 필수 스킬 마스터하기 파인콘(Pinecone)이라는 녀석, 혹시 들어보셨나요? 요즘 핫하다는 생성형 AI 시대에 꼭 필요한 벡터 데이터베이스라고 하는데, 오늘은 이 파인콘을 이용해서 직접 벡터 검색을 구현해보는 실습을 진행해볼 거예요. 챗GPT가 갑자기 뜨면서 덩달아 주목받기 시작했지만, 사실 파인콘은 2021년부터 꾸준히 AI 업계에서 주목받고 있던 숨은 실력자 같은 존재거든요. AI 시대의 데이터 저장소, 벡터 데이터베이스요즘 챗봇이나 추천 시스템 같은 AI 서비스를 이용하다 보면, 내가 입력한 텍스트나 선택한 상품에 딱 맞는 답변이나 상품을 척척 추천해주는 걸 경험하셨을 거예요. 이런 놀라운 AI의 능력 뒤에는 바로 '벡터 검색'이라는 기술이 숨어 있답니다. 벡터 검색의 마법벡터 검색은 데이터를 고차원 벡터로 변환해서,.. 2024. 11. 18.
ef_search 파라미터 활용법: AI 기반 검색 최적화 전략 파헤치기 요즘 웹 서핑을 하다 보면, 'ef_search'라는 단어를 종종 마주치는 경우가 있을 거예요. 혹시 이게 뭘까 궁금했던 분들 계신가요? 솔직히 저도 처음엔 낯설었어요. 하지만 알고 보니, 검색 엔진 최적화(SEO)에 꽤 중요한 역할을 하는 파라미터더라고요. 오늘은 여러분과 함께 ef_search가 무엇이고, 어떻게 활용되는지, 그리고 왜 중요한지에 대해 속 시원하게 알아보는 시간을 가져볼게요. ef_search란 무엇일까요?ef_search는 'Enhanced Facet Search'의 약자로, 사용자가 검색 결과를 더욱 쉽고 효과적으로 필터링하고 정렬할 수 있도록 돕는 검색 엔진의 기능이에요. 마치 쇼핑몰에서 상품을 카테고리별, 가격별, 인기 순으로 정렬하는 것처럼, 웹사이트에서도 원하는 정보를 빠르.. 2024. 11. 18.
LlamaIndex 벡터 DB 변경: AI 검색 효율 극대화하기 새로운 AI 시대, 데이터 검색의 혁신을 이끄는 벡터 데이터베이스를 LlamaIndex와 함께 활용해보세요! LlamaIndex는 대규모 언어 모델(LLM)과 연결하여 사용자 맞춤형 데이터를 효율적으로 처리하고 검색할 수 있도록 돕는 멋진 오픈 소스 프레임워크에요. 특히 벡터 임베딩을 사용해서 데이터의 의미를 파악하고, 더욱 정확한 검색 결과를 제공하는 데 탁월하죠. 그런데 이 LlamaIndex에서 벡터 데이터베이스를 변경하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 혹시 막막하게 느껴지시나요? 걱정 마세요! 이 글에서는 LlamaIndex에서 벡터 데이터베이스를 변경하는 과정을 단계별로 꼼꼼하게 알려드릴게요. LlamaIndex와 벡터 데이터베이스: 찰떡궁합의 이유LlamaIndex는 LLM 기반 애플리케이션에서.. 2024. 11. 18.
ef_construction 파라미터, AI 성능 끌어올리는 비밀! 상세 분석 데이터베이스나 프로그래밍을 다루다 보면 낯선 파라미터들을 마주칠 때가 있어요. 특히, 'ef_construction'은 뭔가 엄청 복잡하고 어려워 보이는 느낌이 들죠? 사실, 이 파라미터는 데이터셋에서 특정 데이터와 가장 유사한 데이터를 빠르게 찾는 데 핵심적인 역할을 하는 친구랍니다. 어려운 용어 대신, 쉽고 친근하게 'ef_construction'의 비밀을 파헤쳐 볼까요? ef_construction은 주로 데이터베이스나 프로그래밍에서 사용되는 설정 값이에요.  특정 알고리즘이나 기능의 성능을 조정하는 데 도움을 주는 아주 중요한 파라미터죠. 이 파라미터는 주로 '근사 최근접 이웃 검색(Approximate Nearest Neighbor Search)'이라는 데이터 구조에서 활용되는데요. 이게 뭔가 .. 2024. 11. 18.

티스토리툴바