반응형 벡터db2 생성형 AI 시대의 데이터베이스 선택: 벡터 데이터베이스(Vector DB) 완벽 이해 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 문서형 DB(NoSQL)는 "단어의 정확한 일치(Exact Match)"나 숫자 조건 비교를 바탕으로 데이터를 검색해 왔습니다. 하지만 사람이 사용하는 자연어의 '의미적 유사성'이나 이미지, 오디오의 '맥락적 특징'을 검색하기에는 기존 DB 방식으로는 명확한 한계가 존재했습니다. 생성형 AI 트렌드와 함께 서비스 핵심 데이터베이스로 부상한 것이 바로 '벡터 데이터베이스(Vector Database)'입니다. 이번 포스팅에서는 벡터 DB의 동작 원리부터 주요 특징, 대표적인 툴 비교, 실전 활용 케이스까지 완벽 정리해 드립니다.1. 벡터 데이터베이스(Vector DB)란 무엇인가?벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 음성 등의 비정형 데이터를 AI 임베딩(Embed.. 2026. 8. 4. RAG(검색 증강 생성) vs 파인튜닝(Fine-Tuning): 우리 기업에 맞는 AI 도입 전략 기업 현장에서 거대 언어 모델(LLM)을 도입할 때 가장 많이 부딪히는 기술적 선택지는 바로 'RAG(검색 증강 생성)'와 '파인튜닝(Fine-Tuning)'입니다. 단순히 최신 기술을 도입하는 것만으로는 최적의 ROI(투자 대비 수익)를 거두기 어렵습니다. 비즈니스의 데이터 특성과 서비스 목표, 그리고 예산 규모에 맞춰 적절한 기술 아키텍처를 채택해야 합니다. 이번 포스팅에서는 RAG와 파인튜닝의 기술적 차이점부터 장단점, 그리고 기업 상황별 맞춤 도입 전략을 완벽하게 분석해 드립니다.1. RAG(검색 증강 생성)와 파인튜닝 개념 비교RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 거대 언어 모델이 답변을 생성하기 직전, 외부 데이터베이스에서 관련된 최신 문서나 지식을 검색하여 Con.. 2026. 8. 2. 이전 1 다음 반응형
