Gen AI와 벡터 검색: Salesforce의 벡터 검색과 시맨틱 검색

Gen AI와 벡터 검색: Salesforce의 벡터 검색과 시맨틱 검색

Table of Contents:

1. 😊 소개
2. 😊 벡터 검색과 시맨틱 검색
3. 😊 제너레이티브 AI 프레임워크
   1. 😊 검색 벡터화
   2. 😊 문맥 내에서의 의미 추출
   3. 😊 제너레이티브 AI와 지식 회수의 분리
4. 😊 이점
   1. 😊 진실한 응답 제공
   2. 😊 시간과 비용 절감
   3. 😊 리소스 효율성
5. 😊 단점
   1. 😊 초기 구축 비용
   2. 😊 유지 보수와 업데이트의 필요성
6. 😊 활용 사례
   1. 😊 고객 서비스 대화 혁신
   2. 😊 자동 번역 기능
7. 😊 결론
8. 😊 FAQ
   1. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 차이점은 무엇인가요?
   2. 😊 벡터 검색 및 시맨틱 검색이 어떻게 작동하나요?
   3. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 장점과 단점은 무엇인가요?
   4. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 활용 사례는 무엇이 있나요?

제너레이티브 AI와 벡터 검색: 실제 활용의 모든 것

소개

안녕하세요. 저는 슬라럼 디지털 서비스 팀의 말로리 도나휴입니다. 오늘은 기술 전달 책임자인 앨런 만과 함께 제너레이티브 AI와 벡터 검색에 대해 이야기하려고 합니다. 이 용어들은 우리의 데모나 고객과의 대화 중에 자주 등장하는데, 이를 소개하면서 제너레이티브 AI 프레임워크의 맥락에서 다룰 것입니다.

벡터 검색과 시맨틱 검색

벡터 검색과 시맨틱 검색은 기계로 시작하여 많은 분야에서 사용되고 있는 패턴입니다. 이 패턴은 구글 검색 엔진을 비롯한 여러 도구에서 사용됩니다. 이를 통해 모든 인터넷 데이터 중에서 찾고자 하는 내용을 빠르게 제공할 수 있습니다. 이러한 패턴은 질문에 가장 의미적으로 관련된 답변을 찾는 것에 관한 것입니다. 제너레이티브 AI 작업에서 지식 회수를 위한 추상화 방법으로 이러한 패턴이 튀어나오고 있습니다. 이를 통해 AI가 환상적인 정보를 만들어내는 것을 방지할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 프레임워크

제너레이티브 AI 프레임워크는 Salesforce 내에서 사용되는 Gen AI 가속기로 개발되었습니다. 이 프레임워크에서 주로 사용되는 기능은 검색 벡터화와 시맨틱 검색입니다. 검색 벡터화는 텍스트를 숫자로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 통해 다양한 머신러닝 패턴에서 텍스트를 표현할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 작업에서는 문맥 내에서 의미 있는 정보의 조각을 추출하기 위한 프로세스입니다.

방금 언급한 기능인 벡터 검색과 시맨틱 검색은 제너레이티브 AI 작업에서 지식 회수와 분리되는 효과적인 패턴으로 등장하고 있습니다. 지식 회수 작업을 조정하기 위해 제너레이티브 AI 모델 가중치를 조정하는 것은 오랜 시간과 비용이 많이 소요되는 작업입니다. 그러나 이러한 패턴을 사용하여 지식 회수를 제어하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

이점

이러한 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 패턴은 여러 이점을 제공합니다.

1. 😊 진실한 응답 제공: 벡터 검색과 시맨틱 검색은 진실한 정보를 제공하는 데 효과적입니다. AI가 허구의 정보를 만들어내거나 가짜 사실을 전달하는 일을 방지할 수 있습니다.
2. 😊 시간과 비용 절감: 검색 기능을 통해 지식 회수 작업을 효율적으로 처리함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
3. 😊 리소스 효율성: 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 패턴을 활용함으로써 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

단점

제너레이티브 AI와 벡터 검색에는 다음과 같은 단점도 있습니다.

1. 😊 초기 구축 비용: 벡터 검색 및 제너레이티브 AI를 구축하는 데 일정한 초기 비용이 발생할 수 있습니다.
2. 😊 유지 보수와 업데이트의 필요성: 제너레이티브 AI와 벡터 검색 시스템은 지속적인 유지 보수와 업데이트가 필요할 수 있습니다.

활용 사례

제너레이티브 AI와 벡터 검색은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

1. 😊 고객 서비스 대화 혁신: 대화식 AI 챗봇을 통해 고객 서비스의 혁신을 이끌 수 있습니다. AI가 실시간으로 질문에 응답하고 유저의 요구에 맞는 정보를 제공할 수 있습니다.
2. 😊 자동 번역 기능: 벡터 검색과 제너레이티브 AI를 활용하여 효과적인 자동 번역 기능을 구현할 수 있습니다.

결론

제너레이티브 AI와 벡터 검색은 혁신적인 기술로 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다. 진실한 정보 제공과 시간 및 비용 절감을 통해 기업과 개인의 업무 효율성을 높일 수 있습니다. 유연한 제너레이티브 AI 프레임워크의 활용과 제대로 구축된 벡터 검색 시스템은 향후 성공적인 프로젝트에 필수적인 요소입니다.

FAQ

1. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 차이점은 무엇인가요? 제너레이티브 AI는 새로운 내용을 생성하는 데 중점을 둔 작업입니다. 반면에 벡터 검색은 지식을 회수하고 의미적으로 관련된 정보를 찾는 작업입니다.

2. 😊 벡터 검색 및 시맨틱 검색이 어떻게 작동하나요? 벡터 검색은 텍스트를 숫자로 변환하여 해당 정보에 대한 매칭을 수행합니다. 시맨틱 검색은 의미적으로 관련된 답변을 찾는 과정입니다.

3. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 장점과 단점은 무엇인가요? 제너레이티브 AI와 벡터 검색은 진실한 응답을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 초기 구축 비용이 발생하며 유지 보수가 필요할 수 있습니다.

4. 😊 제너레이티브 AI와 벡터 검색의 활용 사례는 무엇이 있나요? 제너레이티브 AI와 벡터 검색은 고객 서비스 대화 혁신과 자동 번역 기능 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.