위험 부담 없는 벡터 검색으로 기존 앱 강화 및 AI 혁신 실현

본 블로그 게시글에서는 시스템 전체를 재구축하지 않고도 기존 애플리케이션에 벡터 검색을 원활하게 통합하는 방법을 보여줍니다. 저자는 고양이 이미지 임베딩과 TPCC 구매 이력 데이터를 결합하여 시각적으로 유사한 고양이를 기반으로 제품을 추천하는 간단한 추천 엔진 예시를 사용합니다. 이는 향상된 SQL 구문과 API를 사용하여 기존 애플리케이션에 AI 기능을 추가하는 방법을 보여주며, 고부하 병렬 작업 환경에서 데이터베이스 엔진, 벡터 인덱스, I/O 서브시스템 테스트의 중요성을 강조합니다. 저자는 기존 인프라에 AI를 추가하는 용이성을 강조합니다.