.NET 환경에서 Build5Nines.SharpVector를 이용해 경량 인메모리 벡터 데이터베이스를 구축하고, Azure OpenAI의 text-embedding-ada-002 모델을 연동하여 뛰어난 의미 기반 검색을 구현할 수 있습니다. 이는 텍스트를 벡터로 변환해 코사인 유사도 등을 통해 비슷한 문서를 높은 정확도로 찾으며, 메타데이터도 함께 저장해 다양한 활용이 가능합니다. 또한 대용량 문서의 경우 청크 단위로 분할하여 검색 효율을 높일 수 있으며, RAG 디자인 패턴을 적용할 때도 뛰어난 검색 품질과 유연성을 제공합니다.
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