임베딩 | 가십데일리

Gemini embedding-2-preview의 네이티브 멀티모달 임베딩으로 학술 논문 PDF의 텍스트 임베딩과 이미지 임베딩을 비교 실험한 결과다. 같은 페이지의 텍스트-이미지 코사인 유사도 평균이 0.642로 …

한국 법령 정보를 AI 에이전트가 소비하기 쉬운 JSON 형태로 제공하는 REST API 서비스다. 국가법령정보센터 제공 법령 99.9% 이상을 수록하며, 매주 토요일 최신 동기화한다. PostgreSQL + …

Gemini embedding-2-preview 네이티브 멀티모달 임베딩으로 학술 논문 PDF의 텍스트 임베딩과 이미지 임베딩을 비교 실험한 결과다. 같은 페이지의 텍스트-이미지 코사인 유사도 평균이 0.642로, …

대시캠 등 영상 파일에서 자연어로 장면을 검색해 해당 구간을 자동으로 잘라내는 의미 기반 검색 시스템이다. Google Gemini Embedding 2 모델로 비디오 자체를 벡터로 임베딩하고, ChromaDB에 …

Google이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 문서를 하나의 임베딩 공간에 매핑하는 최초의 완전 멀티모달 임베딩 모델을 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. Gemini 아키텍처 기반으로 100개 이상의 언어에서 시맨틱 …

사내 다양한 앱의 정보를 통합 관리하는 AI 기반 검색 및 어시스턴트 플랫폼이다. Google Drive, Gmail, Slack, Confluence, Jira 등 주요 협업 도구를 연결하고, BM25 및 …

Google이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 문서를 하나의 임베딩 공간에 매핑하는 최초의 완전 멀티모달 임베딩 모델을 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. Gemini 아키텍처 기반으로 100개 이상의 언어에서 시맨틱 …

Jeff Dean의 30억 개 벡터 쿼리 문제를 직접 구현해 본 기술 실험 기록이다. 768차원 float32 벡터 30억 개와 1,000개 쿼리 벡터의 dot product를 계산하는 naive 구현에서 출발해, …

Jeff Dean이 제시한 30억 개 벡터 쿼리 문제를 직접 구현해 본 기술 실험 기록이다. 768차원 float32 벡터 30억 개와 1,000개 쿼리 벡터의 dot product를 계산하는 naive 구현에서 …