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* 데이터를 피처이나 속성의 수학적 표현인 고차원 벡터로 저장하는 데이터베이스 | * 데이터를 피처이나 속성의 수학적 표현인 고차원 벡터로 저장하는 데이터베이스 | ||
* 대량의 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 색인화하도록 설계된 데이터베이스 | * 대량의 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 색인화하도록 설계된 데이터베이스 | ||
* [[생성형 AI]]와 관련하여 관심이 | * [[생성형 AI]]와 관련하여 관심이 증가하였다. | ||
* 데이터 포인트는 유사성을 기준으로 클러스터링된 고정된 수의 차원을 가진 벡터로 표시된다. | |||
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* https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/vectorstores/ | * https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/vectorstores/ | ||
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[[분류: 임베딩]] | [[분류: 임베딩]] | ||
2024년 1월 26일 (금) 16:51 기준 최신판
1 개요[ | ]
- vector store, vector database, vector DB
- 벡터 스토어, 벡터 저장소, 벡터 데이터베이스, 벡터 DB
- 벡터 데이터를 저장하고 조회하는 데이터베이스
- 데이터를 피처이나 속성의 수학적 표현인 고차원 벡터로 저장하는 데이터베이스
- 대량의 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 색인화하도록 설계된 데이터베이스
- 생성형 AI와 관련하여 관심이 증가하였다.
- 데이터 포인트는 유사성을 기준으로 클러스터링된 고정된 수의 차원을 가진 벡터로 표시된다.
2 주요 기능[ | ]
- 벡터 거리 또는 유사성을 기반으로 빠르고 정확한 유사성 검색 및 데이터 검색
- 예: 시각적 내용과 스타일을 기반으로 주어진 이미지와 유사한 이미지를 찾는다.
- 주제와 감정을 기반으로 특정 문서와 유사한 문서를 찾는다.
- 기능과 등급을 기준으로 특정 제품과 유사한 제품을 찾는다.
3 예시[ | ]
4 같이 보기[ | ]
5 참고[ | ]
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