벡터 데이터베이스란?
2014년 구글의 한
혁신이 AI의
언어 이해 방식을
변화시켰어요. 🤖
바로 ‘자가 주의
모델’이죠. 이 모델은
단어를 수학적 벡터로
취급해, 인간
의사소통의 맥락과
의미를 이해하게
했답니다.
오늘날, 이
벡터 기반 접근법은
정교한 벡터 데이터베이스로
발전했어요. 이는
우리 두뇌가 정보를
처리하고 검색하는
방식과 유사하죠.
벡터의 혁신적
역할
벡터를 아이디어의
GPS 좌표로
생각해보세요. GPS가
숫자로 장소를
찾듯이, 벡터 데이터베이스는
수학적 좌표를
이용해 개념과
의미, 관계를
맵핑한답니다. 🔍
벡터 데이터베이스를
검색할 때, 단순히
정확히 일치하는
것을 찾는 게
아니라 패턴과
관계를 찾는
거죠. 마치 우리가
기억을 떠올릴 때
하는 것처럼요.
AI 시대의
핵심 스킬
AI가 증강된
미래에서 우리는
새로운 세 가지
핵심 기술을
필요로 해요:
읽기, 쓰기,
쿼리하기. 읽기는
인간과 기계의
맥락을 이해하는
것이고, 쓰기는
정확하고 구조화된
커뮤니케이션을 만들어야
하죠. 쿼리하기는
AI의 능력을
활용해 방대한
정보를 탐색하는
방법을 배우는
것이에요.
인간과 AI의
협업
이 기술들은
단순한 도구 사용을
넘어, 정보가
어떻게 연결되고
관련되는지를 이해하는
것에 관한
거랍니다. 벡터처럼
생각하는 법을
배우는 것이죠.
벡터 데이터베이스와
AI 시스템은
정교한 수학적
표현과 직관적
패턴 매칭을
결합해 인간의
창의성과 AI의
분석 능력을
블렌딩할 수
있답니다.
AI와의 협업
시대에 우리는
AI를 단순히
이기는 게
아니라 보완하는
것을 목표로
해야 해요.
