31weeks

5.1 개발 환경 구축하기​5.2 데이터 준비하기​5.3 OpenAI API로 다중모달 벡터 인덱싱하기​5.4 쿼드런트를 활용한 다중모달 RAG 구축하기​쿼드런트 설치 및 클라이언트 설정텍스트 및 이미지 데이터를 위한 벡터 스토어 생성라마인덱스를 사용해 다중모달 벡터 인덱스 구축질의(Query)를 통해 검색 결과 확인​5.5 질의응답 기반 RAG 시스템 구축​5.6 이미지 기반 RAG 시스템 구축​검색할 데이터를 수집내려받은 이미지를 벡터화하여 데이터베이스에 저장입력 이미지와 유사한 이미지를 검색하고 결과를 비교

3.3 파인콘클라우드 기반의 고성능 벡터 데이터베이스클라우드 환경에서 대규모 벡터데이터를 효율적으로 관리하고, 실시간 검색을 지원하는데 유리클라우드를 통해 글로벌 분산 아키텍쳐를 지원하여 여러 지역에 데이터를 분산 저장하고 검색성능을 최적화전 세계 사용자에게 일관되고 빠른 응답속로를 제공클라우드 기반이기 때문에 데이터의 크기가 증가하더라도 복잡한 인프라 설정 없이 손쉽게 인프라 확장 가능​​​3.4 쿼드런트라마인덱스에서 활용 가능한 벡터 스토어 중 하나온프레미스와 클라우드 환경 모두 폭넓게 지원하는 패키지