전체 글59 VectorDB: Qdrant vs FAISS vs ElasticSearch 비교 및 사용할 DB는? 대규모 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 벡터 데이터베이스(VectorDB)를 활용하는 경우가 매우 많아지고 있습니다.특히나 이미지 검색, 추천 시스템, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 분야에서는 고차원 벡터를 빠르게 검색할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. 대표적인 벡터 검색 솔루션으로는 Qdrant, FAISS(Facebook AI Similarity Search), ElasticSearch가 있으며, 각각의 특성과 사용 방식이 상이합니다. 이에 따라서, 세 가지 VectorDB의 비교 및 어떤 DB를 채택하면 좋을지, 각 DB 활용 방법에 대한 예시 코드를 함께 살펴보겠습니다.1. Qdrant: 스케일러블한 벡터 데이터베이스Qdrant는 Rust 기반으로 개발된 벡터 검색 엔진이며, 고성능을 제공.. 2025. 3. 22. 삼성 클라우드 클랫폼 (SCP) vs AWS vs Azure 클라우드 비교 클라우드 플랫폼은 기업이 IT 인프라를 효율적으로 운영하고, 확장 가능한 서비스를 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 중에 삼성 클라우드 플랫폼(Samsung Cloud Platform, SCP)은 삼성전자가 제공하는 클라우드 서비스로, 삼성 제품 및 서비스와의 높은 연동성을 특징으로 합니다. 반면에, AWS(Amazon Web Services)와 Azure(Microsoft Azure)는 글로벌 클라우드 시장에서 널리 사용되는 대표적인 클라우드 플랫폼입니다. 이 세 가지 플랫폼은 각각의 강점과 특징을 가지며, 제공하는 서비스와 활용 방식이 다르며, 세 가지 클라우드 플랫폼의 기능에 대해 함께 알아보겠습니다.1. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)의 주요 기능은?삼성 클라우드 플랫폼(SCP)은 삼성.. 2025. 3. 22. 효율적인 LLM Fine-Tuning 기법: Adapter Tuning vs Full Fine-Tuning 차이점 분석 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 도메인이나 태스크에 맞게 최적화하려면 파인튜닝(Fine-Tuning) 과정이 필요합니다. 하지만 LLM의 크기가 수십억 개의 파라미터를 포함하는 만큼, 기존의 풀 파인튜닝(Full Fine-Tuning) 방식은 매우 높은 연산 비용과 메모리 사용량을 요구한다는 부분을 놓칠 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 방법이 어댑터 튜닝(Adapter Tuning)이며, 두 기법은 각각의 장점과 한계를 가지고 있어 이를 한 번 살펴보겠습니다.1. Full Fine-Tuning의 개념과 적용 방식Full Fine-Tuning은 모델의 모든 가중치를 학습 가능한 상태로 두고 새로운 데이터셋을 이용해 다시 학습하는 방식입니다. 이 방법은 원본 모델의 성능을 극대화하면서도 특정 태스.. 2025. 3. 21. LLM Fine-Tuning: LoRA(Low-Rank Adaptation)와 QLoRA 적용 방식 비교 대규모 언어 모델(LLM)을 파인튜닝하려면 엄청난 계산 비용과 메모리 자원이 필요하게 됩니다. 회사에서 LLM을 활용하여 파인튜닝을 구현해본 경우, 정말 몸소 느끼게 되는 경험이었습니다. 특히, 기존의 풀 파인튜닝(Full Fine-Tuning) 방식은 모델 전체 가중치를 업데이트해야 하기 때문에 GPU 메모리 사용량이 많고 훈련 속도가 느려지는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 기술이 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 QLoRA(Quantized LoRA)입니다. 두 가지 방법 모두 모델의 모든 가중치를 변경하지 않고, 일부를 효율적으로 업데이트하는 방식으로 메모리 사용량을 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있습니다.1. LoRA(Low-Rank Adaptation) 적용 방식.. 2025. 3. 21. 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning)과 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 적용 방법 : 기업용 LLM 구축을 위한 Fine-Tuning 전략 보통 기업에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하려면 도메인에 맞게 최적화하는 과정이 필요하게 됩니다. 이를 위해 가장 많이 사용되는 방법이 파인튜닝(Fine-Tuning) 기법이며, 특히나 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning)과 인간 피드백 강화 학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)은 효과적인 기법으로 알려져 있습니다. 두 가지의 방식은 서로 다른 접근 방식을 가지지만, 목적은 모델이 특정 도메인과 업무 환경에서 더 높은 성능을 발휘하도록 만드는 것입니다.인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning) 적용 방법인스트럭션 튜닝은 모델이 특정한 명령어(Instruction)나 질의(Query)에 대해 더 적절한 응답을 하도록 학습.. 2025. 3. 21. 문서 검색을 위한 VectorDB 활용법: HNSW와 IVF-Flat 인덱싱 기법 차이점 문서 검색 시스템에서, 대량의 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하려면 벡터 데이터베이스(VectorDB)를 활용하는 것이 중요합니다. 전통적으로 사용되던 키워드 기반 검색 방식은 특정 단어가 포함된 문서를 찾는 데 적합하지만, 의미적으로 유사한 문서를 찾기 위해서는 벡터 검색이 필요합니다. 이를 위해서 많이 사용되는 인덱싱 기법이 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)와 IVF-Flat(Inverted File System with Flat Quantization)입니다. 두 가지의 방식은 각기 다른 방식으로 벡터를 저장하고 검색 속도를 최적화합니다.HNSW 인덱싱 기법HNSW는 그래프 기반의 최근접 이웃 탐색(ANN, Approximate Nearest Neighbor).. 2025. 3. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음
