April 2026
Intermediate
292 pages
4h 39m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
AI 혁명이 시작되었으며, 그 핵심에는 대부분의 개발자들이 아직 충분히 탐구하지 않은 획기적인 기술인 벡터 데이터베이스가 있습니다. 시맨틱 검색을 지원하는 것부터 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 지원하는 것까지, 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터로 애플리케이션을 구축하는 방식을 재편하고 있습니다. 하지만 이 중요한 기술을 호기심에서 능력으로 전환하려면 어떻게 해야 할까요? 이 책이 바로 그 해답을 제시합니다.
이 실습 가이드에서 저자 Nitin Borwankar는 벡터 임베딩의 기본 이론부터 시작하여 실제 도구를 사용한 애플리케이션 구축까지 벡터 데이터베이스의 '왜, 무엇을, 어떻게'에 대해 안내합니다. Word2vec에 대해 알아보고, SQLite3 및 PostgreSQL과 같은 오픈 소스 SQL 데이터베이스를 벡터 데이터베이스로 변환하는 방법과 이를 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에 통합하는 방법을 배우게 됩니다. Python 개발자, 데이터 엔지니어, 머신 러닝 실무자 등 이 책은 AI 프로젝트에서 벡터 데이터베이스를 자신 있게 활용할 수 있는 토대를 제공합니다.
- 벡터 데이터베이스, 임베딩, LLM 간의 연결 이해하기
- SQL 데이터베이스를 벡터 데이터베이스로 변환하는 실용적인 접근 방식 알아보기
- 개인용 및 기업용 RAG 애플리케이션 구축하기
- 벡터 데이터베이스를 적용하여 실제 AI 과제 해결
- LLM과 함께 벡터 데이터베이스를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 방법 알아보기
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