벡터 데이터베이스 입문: 핵심 개념부터 LLM 연동까지

02

2-1차시 벡터 데이터베이스 개요

03

2-2차시 왜 벡터 데이터베이스인가

04

2-3차시 벡터 데이터베이스의 장점

05

3-1차시 전통적인 데이터베이스 vs 벡터 데이터베이스 - 개요

06

3-2차시 벡터 데이터베이스 & 임베딩 전체 플로우

07

3-3차시 임베딩 vs 벡터

08

3-4차시 벡터 데이터베이스의 작동 원리와 장점

09

3-5차시 벡터 데이터베이스 사용 사례

10

3-6차시 전통적 데이터 베이스 vs 벡터 데이터 베이스 - 섹션 요약

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4-1차시 벡터 데이터베이스 Top5 소개

12

4-2차시 LLM 이해하기

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5-1차시 개발 환경 설정

14

5-2차시 VS Code, 파이썬 및 OpenAI API 키 설정

15

5-3차시 크로마 데이터베이스 워크 플로우

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5-4차시 크로마 벡터 데이터베이스 생성 및 문서 추가 및 쿼리하기

17

5-5차시 결과 반복 및 유사성 검색 결과 표시

18

5-6차시 크로마 기본 임베딩 함수

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5-7차시 크로마 벡터 데이터베이스 - 데이터 지속화 및 저장

20

5-8차시 원시 데이터로 OpenAI 임베딩 생성하기

21

5-9차시 OpenAI의 임베딩 API를 활용한 크로마 임베딩 생성

22

5-10차시 벡터 데이터베이스 메트릭 및 데이터 구조

23

5-11차시 크로마 벡터 데이터베이스 - 섹션 요약

24

6-1차시 벡터 유사성 심층 분석 - 코사인 유사도

25

6-2차시 벡터 유사성 심층 분석 - 유클리드 거리

26

6-3차시 벡터 유사성 심층 분석 - 내적(Dot Product)

27

6-4차시 벡터 유사성 심층 분석 - 섹션 요약

28

7-1차시 벡터 데이터베이스와 LLM - 개요

29

7-2차시 벡터 데이터베이스와 LLM - 문서 로드하기

30

7-3차시 벡터 데이터베이스와 LLM - 문서 임베딩 생성

31

7-4차시 벡터 데이터베이스와 LLM - 쿼리 시 관련 청크 가져오기

32

7-5차시 벡터 데이터베이스와 LLM - OpenAI LLM을 사용한 응답 생성

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7-6차시 벡터 데이터베이스와 LLM - 섹션 요약

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8-1차시 랭체인 프레임워크 - 개요

35

8-2차시 랭체인 프레임워크 - 랭체인 및 OpenAIChat 래퍼 시작하기

36

8-3차시 랭체인 프레임워크 - 문서 로더

37

8-4차시 랭체인 프레임워크 - 문서 분할하기

38

8-5차시 랭체인 프레임워크 - 크로마 벡터 데이터베이스 생성하기

39

8-6차시 랭체인 프레임워크 - 모델에서 응답받기

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9-1차시 파인콘 - 개요

41

9-2차시 파인콘 계정 생성 및 대시보드 개요

42

9-3차시 코드로 파인콘 인덱스 생성하기

43

9-4차시 파인콘 인덱스 업데이트 및 쿼리

44

9-5차시 대시보드에서 파인콘 수동 쿼리 생성하기

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9-6차시 랭체인 파인콘 래퍼 사용하여 인덱스 생성 및 업데이트 및 유사성 검색하기

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9-7차시 검색기 및 체인 객체 및 LLM 생성하여 응답 받기

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9-8차시 파인콘 인덱스 삭제

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9-9차시 다른 벡터 데이터베이스 탐색 - 심화

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9-10차시 파인콘 - 섹션 요약

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10-1차시 올바른 벡터 데이터베이스 선택 비교표

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10-2차시 어떤 데이터베이스를 선택해야 할까요?

52

10-3차시 올바른 데이터베이스 선택 기준

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11-1차시 다음 단계 학습을 위한 안내