머신러닝

AI 애플리케이션용 벡터 데이터베이스는 2026년에 RAG(검색 증강 생성), 시맨틱 검색 및 추천 시스템을 위한 필수 인프라가 되었습니다. 최고의 벡터 데이터베이스—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector 및 Elasticsearch—는 대규모의 고차원 임베딩에 대한 효율적인 유사성 검색을 제공합니다. 벡터 데이터베이스를 선택하려면 쿼리 지연 시간, 인덱스 유형(HNSW, IVF), 배포 모델(관리형 vs 셀프 호스팅) 및 비용 구조를 평가해야 합니다. Pinecone은 최소한의 운영으로 완전 관리형 솔루션으로 뛰어나며, Milvus는 셀프 호스팅 배포를 위한 최대 제어를 제공합니다. Qdrant는 Docker의 단순성으로 Rust 기반 성능을 제공하고, pgvector는 벡터 기능으로 PostgreSQL을 확장합니다. 벡터 데이터베이스 성능은 RAG 애플리케이션 품질에 직접 영향을 미칩니다—느린 검색은 LLM 응답 시간을 저하시키고 비용을 증가시킵니다. LLM 애플리케이션을 구축하는 팀에게 벡터 데이터베이스 선택은 모델 선택만큼 중요합니다. ...

오픈소스 LLM(대형 언어 모델)은 2026년 연구 실험에서 프로덕션 준비가 완료된 독점 API 대안으로 변모했습니다. 최고의 오픈소스 LLM—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5, Gemma 3—은 추론, 코딩 및 멀티모달 작업에서 최첨단 수준의 성능을 제공하면서 자체 호스팅 및 사용자 정의를 가능하게 합니다. 프로덕션 LLM 배포의 절반 이상이 이제 GPT-5나 Claude와 같은 폐쇄형 API보다 오픈소스 모델을 사용합니다. 2025년의 “DeepSeek 모멘트"는 오픈소스 LLM이 극적으로 낮은 비용으로 독점 모델의 기능에 필적할 수 있음을 입증했습니다. 오픈소스 LLM을 선택하는 조직은 데이터 프라이버시, 비용 예측 가능성, 미세 조정 유연성 및 API 속도 제한으로부터의 독립성을 우선시합니다. DeepSeek 대 Llama 대 Qwen을 평가하려면 모델 아키텍처, 라이선스 제한 및 배포 옵션을 이해해야 합니다. 오픈소스 LLM은 데이터 레지던시, 사용자 정의 동작 또는 API 비용이 과도해지는 대용량 추론이 필요한 도메인에서 뛰어납니다. ...