RAG 작동 원리 심층 해설: 임베딩·코사인 유사도·문장BERT·벡터DB·HNSW까지 완전 해부
검색 증강 생성(RAG)의 전체 파이프라인을 단계별로 해부한다. 임베딩과 코사인 유사도, 문장 BERT의 샴 네트워크, 벡터 DB의 HNSW 탐색까지 각 구성 요소의 작동 원리를 깊이 있게 다룬다.
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HNSW 최신 뉴스와 핵심 해설
HNSW 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
임베딩과 벡터 데이터베이스란? 의미 기반 검색·HNSW·코사인 유사도 쉽게 이해하기
단어와 문장을 의미를 담은 좌표로 바꾸는 임베딩과, 수백만 벡터에서 비슷한 것을 빠르게 찾는 벡터 데이터베이스의 원리를 코사인 유사도·HNSW 색인·필터 검색 중심으로 풀어 설명합니다.
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