enthalten이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
Vector Search and Embeddings - 한국어
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
벡터 검색 프로세스와 주요 기술에 대해 설명합니다.
Vertex AI 벡터 검색과 벡터 임베딩을 사용해 시맨틱 검색을 구축합니다.
AI 할루시네이션을 완화하기 위한 그라운딩된 에이전트 및 검색 증강 생성(RAG)을 살펴봅니다.
Vertex AI 벡터 검색을 사용해 하이브리드 검색엔진을 만듭니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Semantic Web
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: AI Personalization
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Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
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