융합적 IT 시대, Domain Knowledge를 기반으로 IT 기술을 포용한 커리어 스토리

연사: 김은희 상무

주제: 융합적 IT 시대, Domain Knowledge를 기반으로 IT 기술을 포용한 커리어 스토리

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• Vector Search

벡터 검색은 무엇인가요? ML로 향상되는 검색 | Elastic

벡터 검색은 무엇인가요? ML로 향상되는 검색

 

 

• 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)

검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 맞춤형 데이터를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 효율성을 개선할 수 있는 아키텍처 접근 방식입니다. 이 작업은 질문이나 작업과 관련된 데이터/문서를 검색하고 이를 LLM의 컨텍스트로 제공하여 수행할 수 있습니다. RAG는 최신 정보를 유지 관리하거나 도메인별 지식에 액세스해야 하는 지원 챗봇 및 Q&A 시스템에서 성공을 거두었습니다.

검색 증강 생성(RAG)이란? | Databricks

검색 증강 생성

 

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패션 판매 분석 업무 확장 및 머신 러닝 활용(Sales forecasting for fashion products using machine learning)

 

판매 곡선을 다 만들어 놓고, 현재 판매량의 데이터를 함께 봄. 

회색의 옷 판매량을 예측하기 위해 노력함.