vector databases

1주 전 · ai

당신의 AI는 모든 것을 잊어버립니다. 실리콘밸리가 알려주고 싶어 하지 않는 해결책

당신은 추론하고, 검색하고, 작업을 실행할 수 있는 “스마트” AI 에이전트를 만들었지만, 사용자가 돌아올 때마다 마치 낯선 사람처럼 행동합니다—그들의 이름을 잊어버리고, ...

#AI memory #long-term memory #knowledge graph #RAG #vector databases #entity-based memory #AI agents
2주 전 · ai

2026년 기업 AI를 형성할 여섯 가지 데이터 변화

수십 년 동안 데이터 환경은 비교적 정적이었습니다. 관계형 데이터베이스, 예를 들어 Oracle! 가 기본이었으며 지배적이었고, 정보를 익숙한 형태로 조직했습니다, c...

#enterprise AI #data strategy #vector databases #NoSQL #graph databases #AI trends 2026 #data infrastructure
1개월 전 · ai

AI를 금붕어처럼 대하지 마세요. 장기 기억을 부여하는 방법

문제: 벡터는 외롭다. AI 에이전트를 구축하는 것은 컨텍스트 윈도우가 이동할 때까지는 재미있다. 완벽한 시스템 프롬프트를 만들기 위해 몇 시간을 보내고, 문서를 제공한다.

#long-term memory #RAG #vector databases #knowledge graph #AI agents
1개월 전 · ai

RAG 청크 전략 심층 분석

Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템은 근본적인 과제에 직면합니다: LLM은 컨텍스트 윈도우 제한이 있지만, 문서는 종종 이 제한을 초과합니다. Simply stuffi...

#RAG #chunking #LLM #context window #vector databases #retrieval-augmented generation #semantic segmentation
1개월 전 · ai

🔍 Multi-Query Retriever RAG: AI의 문서 검색 정확도를 획기적으로 향상시키는 방법

문제: 표준 RAG가 실패하는 이유 어휘 불일치 문제 수천 개의 문서를 인덱싱하고, 아름다운 RAG 시스템을 구축했다고 상상해 보세요.

#RAG #retrieval-augmented-generation #multi-query retrieval #vector databases #embeddings #LLM #document retrieval #AI accuracy #NLP