이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
Vector Search and Embeddings - 한국어
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
벡터 검색 프로세스와 주요 기술에 대해 설명합니다.
Vertex AI 벡터 검색과 벡터 임베딩을 사용해 시맨틱 검색을 구축합니다.
AI 할루시네이션을 완화하기 위한 그라운딩된 에이전트 및 검색 증강 생성(RAG)을 살펴봅니다.
Vertex AI 벡터 검색을 사용해 하이브리드 검색엔진을 만듭니다.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Natural Language Processing
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1 devoir
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
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9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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