조대협의 블로그

ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #3 Pinecone 둘러보기 조대협 (http://bcho.tistory.com) Pinecone은 클라우드 매니지드 벡터 데이터 베이스로 구글,Azure,AWS 클라우드를 모두 지원한다. 여러가지 인스턴스 타입이 있으며, 최대 4천만 벡터까지 저장이 가능하다. 개발/테스트를 위한 프리티어가 있고 API키만 발급 받으면 손쉽게 사용할 수 있기 때문에, Langchain, ChatGPT와 함께 많이 사용되고 있다. 오늘은 Pinecone을 사용하는 방법에 대해서 알아보도록 한다. 먼저 pinecone.io 사이트에 접속해서 우측 상단의 Sign up 메뉴를 이용하여 회원 가입을 한후에, 사이트에 로그인한다. 로그인 후에 ..

ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #2 - 임베딩과 유사도 검색 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글에서 RAG가 어떻게 작동하는지에 대한 대략적인 개념에 대해서 살펴보았다. 이 글에서는 벡터데이터 베이스가 유사한 문서를 찾아내는 방법인 유사도 검색과, 텍스트등의 데이터를 이 벡터 공간으로 맵핑 시키는 임베딩의 개념에 대해서 알아보도록 한다. 임베딩의 개념 Pinecone 데이터베이스를 이해하기 위해서는 먼저 임베딩이라는 개념을 이해해야 한다. 텍스트를 그냥 데이터 베이스에 저장하는 것이 아니라, 벡터로 바꿔서 저장하는데, 단순하게 해시와 같은 방법으로 맵핑을 하는 것이 아니라 벡터 공간에 의미를 담은 상태로 변환하는 것을 임베딩..