벡터 데이터베이스 및 RAG 아키텍처 최적화에 관한 독보적인 전문 지식과 업계 리더들과의 심층 인터뷰
RAG 파이프라인의 성능을 결정짓는 5가지 핵심 시스템과 컨텍스트 엔지니어링의 중요성을 분석한다.
Dr. Bradley Allen이 AI의 역사적 흐름과 지식 공학, 신경 기호 AI의 결합을 통해 기업 지능의 미래를 논의한다.
Booking.com의 벡터 검색 도입 과정과 파트너-게스트 메시징 에이전트 구축, 그리고 대규모 AI 플랫폼 엔지니어링 전략을 다룬다.
Weaviate의 Query Agent와 에이전트 스킬을 활용하여 복잡한 법률 문서를 정확하게 검색하고 답변하는 RAG 앱을 단시간 내에 구축하는 방법을 제시한다.
이기종 데이터베이스를 넘나들며 복잡한 추론과 쿼리 최적화를 수행하는 데이터 에이전트의 설계 원칙과 비정형 데이터 처리를 위한 DocETL 프레임워크를 심도 있게 다룹니다.
IRPAPERS 벤치마크를 통해 텍스트 기반 검색과 이미지 기반 검색의 성능을 비교하고, 두 방식을 결합한 멀티모달 하이브리드 검색이 가장 높은 성능을 보임을 입증했다.
과학 논문 3,230페이지를 대상으로 이미지 기반 검색과 OCR 텍스트 기반 검색의 성능을 비교 분석하고 하이브리드 멀티모달 검색의 우수성을 입증한 연구입니다.
