From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:01.160 --> 00:05.570 |
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지금 여정의 55%를 진행했다고 믿으시겠어요? |
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00:05.780 --> 00:09.890 |
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이 통계를 꺼내 본 지 좀 됐지만 축하해요 |
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00:09.890 --> 00:11.120 |
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정말 멋져요 |
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00:11.210 --> 00:14.270 |
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래그와 진전이 있었어요 |
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00:14.270 --> 00:18.560 |
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천천히 하고 있어요 벡터 데이터베이스로 들어가면서 진짜 시작될 테니까요 Get in get |
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00:18.560 --> 00:24.920 |
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하지만 이 시점에선 벡터를 왜 사용할지에 대한 기본 이해를 가졌을 뿐 아니라 |
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00:24.920 --> 00:32.120 |
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랭 체인을 이용해 문서를 로드하고, 나누고 메타데이터를 추가할 수도 있죠 |
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00:32.120 --> 00:36.620 |
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그걸 갖고 놀면서 어떻게 작동하는지 스스로 만족했으면 좋겠네요 |
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00:36.620 --> 00:39.020 |
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진짜를 할 준비가 됐으면 좋겠어요 |
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00:39.020 --> 00:46.070 |
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다음에는 이 덩어리들을 벡터로 변환할 것입니다 인코딩 llm 중 하나인 OpenAI의 |
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00:46.070 --> 00:49.280 |
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OpenAI 엠부딩을 이용해서요 |
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00:49.310 --> 00:55.640 |
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그 다음 벡터들을 크로마라는 오픈 소스 벡터 데이터 저장소에 저장합니다 아주 |
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00:55.640 --> 00:59.090 |
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유명한 오픈 소스 벡터 데이터베이스죠 |
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00:59.090 --> 01:00.080 |
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정말 멋져요 |
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01:00.080 --> 01:04.790 |
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벡터를 넣는 것도 재미있을 거예요 벡터를 시각화하고 보게 될 테니까요 |
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01:04.790 --> 01:10.010 |
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데이터베이스에 벡터가 있다는 게 무슨 의미인지 이해하게 되겠죠 get it |
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01:10.010 --> 01:11.930 |
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할 일이 많아요 |
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다음에 봐요
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