작성자: 김정한 이사 ㅣDB R&D센터 l Tech Biz. 팀개요본 아티클에서는 벡터 데이터베이스를 논의하며, 기본 개념을 넘어 벡터의 주요 연산부터 시작합니다. 특히, 벡터 데이터베이스는 쿼리를 통해 가장 유사한 결과를 비교하고 식별하는 기반이 되는 벡터 유사도를 다룹니다. 필요한 경우에만 수학적 표현과 기하적 표현을 사용하며, 실제 파이썬 코딩 예시를 함께 제공할 예정입니다. 다음 연재에 벡터 임베딩(데이터의 특정 Feature를 포착하는 데이터의 수치적 표현)과 인덱싱 알고리즘, Semantic Search(기본적으로 텍스트의 의미나 이미지에 포함된 개체 등 유사성을 기준으로 검색하는 것)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 이어서 벡터 Indexing 기법들을 알아보고 OSS(Open Source ..
