🔬벡터 데이터베이스로 확장하기 : 파인콘 이용 벡터/멀티 모달 검색 RAG 구현하기
LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발
- 허정준
🗃️ 실습 : 파인콘으로 벡터 검색 구현하기
DB 기본 동작 CRUD 사용해 보기
🥞 파인콘 클라이언트 사용법
Pynecone: The easiest way to build web apps.
Completely customizable. All Pynecone components are fully customizable. Change the colors, fonts, and styles to match your project. Styling guide ->
pynecone.app
로그인
api 키 발급
데이터 저장 인덱스 생성
- 임베딩 벡터 차원 수 설정
sentence-transformer 클래스 이용 한국어 임베딩 모델 불러오기
데이터셋도 불러오기
=> 데이터셋 임베딩 모델 이용해 임베딩 벡터로 변환
이걸 파인콘 인덱스에 저장할 수 있도록 임베딩 형식을 변환( 넘파이 데이터 타입 -> 파이썬 리스트 )
파이콘에 네임스페이스 지정해서 업데이트 (데이터 생성)
데이터 검색
데이터 업데이트
데이터 삭제
CRUD~
🥞 라마인덱스에서 벡터 데이터베이스 변경하기
라마인덱스의 기본 벡터 데이터베이스 - 크로마였나- 를 다른 벡터 db로 변경해보기
🗃️ 실습 : 파인콘을 활용해 멀티 모달 검색 구현하기
임베딩 모델만 있다면 어떤 형식이든 임베딩 벡터로 만들 수 있어~~
CLIP ( Contrastive Language-Image Pre-training )
OpenAI : 텍스트와 이미지를 함께 학습하여 서로 연관성을 이해하는 멀티모달(Multimodal) 모델
Stable Diffusion
텍스트에서 이미지를 생성하는 딥러닝 모델
데이터셋
이미지와 그 이미지를 생성할 시 사용했던 프롬프트 준비
GPT-4o로 이미지 설명 생성하기
프롬프트 저장
이미지 임베딩 검색
DALL_E 3로 이미지 생성
댓츠 롸@잇 브로~~~