개요

Casibase에서는 벡터가 핵심 강점 중 하나입니다. 벡터 기술은 지식 표현 및 검색에 핵심적인 역할을 하며, 텍스트와 이미지 등의 데이터를 밀집 벡터로 변환하는 스토어 기능과 결합하여, Casibase가 효율적인 유사도 검색 및 데이터 분석을 가능하게 합니다.

벡터의 정의에 대한 정보는 이전 문서의 핵심 개념 섹션을 참조하세요.

Casibase에서의 벡터 기술 적용

지식 임베딩

사용자는 다양한 형식 (예: TXT, Markdown, Docx, PDF 등)의 파일을 업로드할 수 있습니다 그리고 임베딩 방법 (예: Word2Vec, GloVe, BERT 등)을 선택할 수 있습니다 지식과 해당 벡터를 생성합니다. 이러한 벡터는 빠른 검색 및 쿼리를 위해 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.

유사도 검색

Casibase는 지식을 벡터로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이 벡터 표현은 강력한 유사도 검색 기능을 지원하여, 사용자가 문맥이나 내용을 기반으로 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.