데이터 시각화의 다음 단계에 오신 걸 환영해요
재빨리 3D로 보여드릴 수 있죠
그 거대한 부지를 없애고 다시 켜고 나서도 제 상자는 무사했어요
제 방식을 따라 하지 않으셨길 바라요 하지만 더 현명하게 선택하셨네요
어쨌든 3D로 시각화해 보겠습니다 텍스트의 벡터 삽입이 어떤 의미인지 이해하기
위해서요 get it
이번에는 좀 더 합리적인 10,000를 택했어요 지루하고 특이하죠
코드는 전에 Rag에서 했던 것과 같아요 Plotly 라이브러리를 이용해 다시 산란
플롯을 생성하죠
3D 시각화로 보면 이런 모습이에요
줌인과 아웃을 막기는 어렵지만 어쨌든 됐네요
전에 비트를 봤을 때처럼 훨씬 작은 벡터 데이터 공간을 보면
이렇게 멀리서 보면 좀 이상해 보여요
하지만 회전시키고 상호 작용해보면 3D의 진가를 확실히 알게 될 겁니다 관련 제품을
나타내는 클러스터가 어떻게 있는지 말이에요 Get in get get it
전에 사용한 코드를 복사할 수 있어요
원한다면 각각의 텍스트를 get으로 출력할 수 있어요.
메모리를 더 쓰게 될 텐데 그래도 괜찮아요
데이터는 비슷한 것들이 서로 가깝게 표현된다는 점에서 스스로 만족할 수
있는 멋진 방법이죠
그게 정말 중요한 부분이죠
그리고 보라색 점이 주류에서 벗어난 이유를 알게 될 거예요 Get
it
그게 정말 도움이 돼요
이건 직관을 키우기 위한 연습에 가까워요 훨씬 많은 문서에 대한 래그의 규모를 키워도
같은 규칙이 적용되고 데이터를 시각화하고 실험할 수
있다는 걸 보여주기 위해서요
벡터 데이터 저장소 얘기는 충분히 들었어요
이제 래그 파이프라인을 구축해서 비슷한 제품을 이용해 제품 가격을 추정할 때예요
Get it, get it 해 보죠