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Vector Search and Embeddings - 한국어

이 과정에서는 Vertex AI 벡터 검색을 소개하고, Vertex AI 벡터 검색을 사용해 임베딩용 대규모 언어 모델(LLM) API로 검색 애플리케이션을 빌드하는 방법을 설명합니다. 이 과정은 벡터 검색 및 텍스트 임베딩의 개념을 설명하는 강의, Vertex AI에서 벡터 검색을 빌드하는 방법을 보여주는 실용적인 데모, 실무형 실습으로 구성됩니다.

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What's inside

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Offers hands-on experience with Vertex AI, enabling learners to build search applications using large language model APIs

Explores the concepts of vector search and text embeddings, which are essential for modern information retrieval systems

Introduces Vertex AI Vector Search, a tool within Google Cloud's AI platform, for building embedding-based search applications

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Reviews summary

Vertex ai 벡터 검색과 임베딩 개론

학생들은 말합니다. 이 과정은 벡터 검색 및 임베딩의 기본 개념을 명확하게 설명하며, 특히 Vertex AI 플랫폼을 사용하여 검색 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룹니다. 실용적인 데모와 실습이 포함되어 있어 배운 내용을 실무에 적용하기 용이하다는 평이 많습니다. 일부 학습자는 실습 환경 설정에 어려움을 겪거나 특정 개념에 대한 더 깊은 설명이 필요하다고 언급하기도 합니다. 전반적으로 클라우드 기반 벡터 검색에 대한 탄탄한 기초를 다지기에 적합한 과정입니다.

구글 클라우드 특정 서비스에 맞춰져 있습니다.

"과정 내용이 Vertex AI 벡터 검색에 매우 특화되어 있습니다. 다른 클라우드 플랫폼 사용자는 관련성이 떨어질 수 있습니다."

"구글 클라우드 사용자라면 이 과정이 매우 유용하겠지만, 범용적인 벡터 검색 개념만 필요하다면 다른 자료를 찾아보는 것이 좋을 수 있습니다."

"Vertex AI에 대한 사전 지식이 있으면 과정을 훨씬 수월하게 따라갈 수 있을 것 같습니다."

더 깊은 내용은 추가 학습이 필요합니다.

"개념 소개와 사용법 위주이고, 임베딩 모델 자체나 최적화 기법 등 심화 내용에 대한 다루는 부분은 부족합니다."

"이 과정은 벡터 검색 입문용으로는 훌륭하지만, 전문가 수준으로 깊이 들어가려면 별도의 학습이 필수적입니다."

"다양한 임베딩 모델 비교나 성능 평가 같은 내용은 포함되어 있지 않습니다. 딱 Vertex AI 사용법에 초점을 맞춥니다."

핵심 이론과 기본 개념을 쉽게 이해시킵니다.

"벡터 검색과 임베딩에 대한 기초 지식이 없었는데, 개념 설명이 매우 명확해서 이해하기 쉬웠습니다."

"LLM과 함께 사용하는 벡터 검색의 중요성을 잘 알게 해주었고, 이론적 배경 설명이 탄탄했습니다."

"처음 접하는 내용임에도 불구하고 복잡하지 않게 핵심을 잘 전달해주는 강의였습니다. 만족스럽습니다."

실제 도구를 사용해보고 배울 수 있습니다.

"Vertex AI를 사용한 실습 덕분에 이론을 실제 구현에 연결시킬 수 있었습니다. 실무 적용에 큰 도움이 될 것 같습니다."

"데모와 실습 과정이 상세하게 제공되어 따라하기 좋았고, 직접 해보면서 이해도가 크게 높아졌습니다."

"Hands-on lab이 이 과정의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 직접 코드를 실행해보는 경험이 중요했어요."

환경 설정 또는 접근에 문제가 있습니다.

"가끔 실습 환경 접근에 문제가 있거나, 설정 과정에서 예상치 못한 오류가 발생해서 시간을 많이 소모했습니다."

"실습 가이드가 최신 Vertex AI 환경과 미세하게 달라 보이는 부분이 있었습니다. 업데이트가 필요해 보입니다."

"클라우드 환경이나 터미널 사용이 익숙하지 않은 학습자에게는 실습 환경 설정 부분이 좀 어렵게 느껴질 수 있습니다."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Vector Search and Embeddings - 한국어 with these activities:

기계 학습 기본 사항 복습

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벡터 검색 및 임베딩의 기본 원리를 이해하기 위해 기계 학습의 기본 개념을 복습합니다.

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기계 학습 알고리즘을 연구합니다.
지도 학습과 비지도 학습을 비교합니다.
모델 평가 지표를 검토합니다.

검색 엔진 정보 검색

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정보 검색의 기본 원리를 이해하고 검색 엔진의 작동 방식에 대한 심층적인 지식을 쌓습니다.

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책의 관련 장을 읽습니다.
핵심 개념을 요약합니다.
자신만의 용어로 설명합니다.

자연어 처리(NLP) 소개

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자연어 처리의 기본 개념을 이해하고 텍스트 임베딩에 대한 배경 지식을 쌓습니다.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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책의 관련 장을 읽습니다.
핵심 개념을 요약합니다.
자신만의 용어로 설명합니다.

Four other activities

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Vertex AI 벡터 검색 튜토리얼 따라하기

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Vertex AI 벡터 검색을 실제로 사용해보고 기능을 익힙니다.

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Google Cloud 계정을 설정합니다.
Vertex AI 벡터 검색 API를 활성화합니다.
제공된 튜토리얼을 단계별로 따라합니다.
자신만의 데이터로 실험합니다.

자신만의 검색 애플리케이션 구축

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이 과정에서 배운 내용을 바탕으로 자신만의 검색 애플리케이션을 구축하여 실력을 향상시킵니다.

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검색할 데이터 세트를 선택합니다.
텍스트 임베딩 모델을 선택합니다.
Vertex AI 벡터 검색을 사용하여 인덱스를 생성합니다.
검색 인터페이스를 개발합니다.

벡터 검색 및 임베딩에 대한 블로그 게시물 작성

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자신의 이해를 공고히 하고 다른 사람들과 지식을 공유합니다.

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블로그 게시물의 주제를 선택합니다.
관련 정보를 조사합니다.
게시물을 작성하고 편집합니다.
게시물을 게시하고 홍보합니다.

오픈 소스 벡터 검색 프로젝트에 기여

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실제 프로젝트에 참여하여 실력을 향상시키고 커뮤니티에 기여합니다.

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오픈 소스 벡터 검색 프로젝트를 찾습니다.
프로젝트의 코드베이스를 이해합니다.
버그를 수정하거나 새로운 기능을 개발합니다.
코드 변경 사항을 제출합니다.

Career center

Learners who complete Vector Search and Embeddings - 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

검색 엔지니어

검색 엔지니어는 검색 알고리즘과 시스템의 개발, 구현 및 유지 관리를 담당합니다. 본 과정은 Vertex AI 벡터 검색을 소개하고, LLM API를 사용하여 검색 애플리케이션을 구축하는 방법을 가르쳐주므로 검색 엔지니어에게 매우 적합합니다. 이 과정에서 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 지식을 얻게 되며, Vertex AI에서 벡터 검색을 구축하는 방법에 대한 실용적인 데모와 실습을 통해 검색 시스템 개발에 필요한 실제 기술을 습득할 수 있습니다. 검색 엔지니어가 되기 위해 본 과정을 수강하는 것은 견고한 토대를 마련하는 데 도움이 될 것입니다.

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자연어 처리 엔지니어

자연어 처리 엔지니어는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 인공지능 시스템을 개발합니다. 이 과정에서 제공하는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 내용은 자연어 처리 엔지니어가 다양한 검색 애플리케이션을 구축하는 데에 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 이 과정에서는 Vertex AI를 활용한 실습을 통해 실제 환경에서 자연어 처리 기술을 구현하는 방법을 배울 수 있으며, 이는 자연어 처리 엔지니어의 역량을 향상시키는 데에 크게 기여할 수 있습니다. 자연어 처리 엔지니어를 지망하는 분들에게 이 과정이 도움이 될 수 있습니다.

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머신러닝 엔지니어

머신러닝 엔지니어는 머신러닝 모델을 설계하고 구축, 배포하는 역할을 합니다. 이 과정은 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 소개와 함께 Vertex AI를 사용하여 검색 애플리케이션을 구축하는 방법을 다루기 때문에, 머신러닝 엔지니어에게 매우 적합합니다. 이 과정에서는 벡터 검색과 관련된 핵심 개념을 배우고, 실질적인 데모와 실습을 통해 머신러닝 모델을 실제 시스템에 통합하는 방법을 익힐 수 있습니다. 머신러닝 엔지니어가 되고자 하는 사람들에게 이 과정은 매우 유용할 수 있습니다.

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데이터 과학자

데이터 과학자는 데이터를 분석하여 패턴과 통찰력을 발견하고, 이를 바탕으로 의사 결정을 지원하는 역할을 합니다. 이 과정에서 벡터 검색 및 텍스트 임베딩의 개념을 배우는 것은 데이터 과학자가 비정형 데이터를 분석하고 검색 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, Vertex AI를 사용하여 실제 검색 시스템을 구축하는 방법을 실습함으로써 데이터 과학자의 역량을 향상시킬 수 있습니다. 이 과정은 데이터 과학자로서의 경력을 쌓는 데 필요한 기술을 제공할 수 있습니다.

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인공지능 개발자

인공지능 개발자는 인공지능 시스템을 개발하고 구현하는 역할을 담당합니다. 본 과정에서 제공하는 벡터 검색과 텍스트 임베딩에 대한 지식은 인공지능 개발자가 검색 기능을 갖춘 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심 기술입니다. 이 과정에서는 Vertex AI를 사용하는 방법을 배우고, 실습을 통해 실제적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 인공지능 개발자로서 성공적인 경력을 쌓고자 하는 사람들에게 이 과정은 도움이 될 수 있습니다.

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소프트웨어 개발자

소프트웨어 개발자는 다양한 소프트웨어 응용 프로그램을 설계, 개발 및 유지 관리합니다. 이 과정에서 배울 수 있는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩은 검색 기능을 필요로 하는 다양한 응용 프로그램 개발에 활용될 수 있습니다. 이 과정에서 제공하는 Vertex AI 기반의 실습은 소프트웨어 개발자가 실제 데이터 처리 및 분석 시스템을 구축하는 데 실질적인 도움이 될 수 있습니다. 소프트웨어 개발자로서 경력을 발전시키고자 하는 분들에게 유용할 수 있습니다.

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정보 검색 전문가

정보 검색 전문가는 정보 검색 시스템과 기술을 전문적으로 다루는 직업입니다. 이 과정은 벡터 검색 및 텍스트 임베딩을 다루므로 정보 검색 전문가에게 매우 관련성이 높습니다. 특히, Vertex AI를 사용하여 검색 애플리케이션을 구축하는 실제적인 경험을 제공하므로, 정보 검색 시스템의 개발 및 개선에 기여할 수 있습니다. 정보 검색 전문가를 꿈꾸는 사람들에게 이 과정이 도움이 될 수 있습니다.

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데이터베이스 개발자

데이터베이스 개발자는 데이터베이스 시스템을 설계, 구축, 관리하는 일을 담당합니다. 본 과정에서 배우는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩 기술은 데이터베이스 시스템 내에서 검색 기능을 효율적으로 구현하는 데에 도움이 될 수 있습니다. 특히 Vertex AI를 활용하여 실제 검색 시스템을 구축하는 경험은 데이터베이스 개발자에게 유용한 실무 경험을 제공합니다. 데이터베이스 개발자로서 경력을 발전시키고자 하는 분들에게 이 과정은 도움이 될 수 있습니다.

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기술 컨설턴트

기술 컨설턴트는 고객에게 기술 솔루션을 제공하고, 기술적인 조언을 제공하는 역할을 맡습니다. 본 과정에서 다루는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩 기술은 검색 시스템 구축을 필요로하는 고객에게 제공할 솔루션의 일부가 될 수 있습니다. 이 과정에서 Vertex AI를 활용한 실습을 통해 습득한 지식은 기술 컨설턴트가 보다 효과적인 기술 컨설팅을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술 컨설턴트를 꿈꾸는 사람들에게 이 과정은 기술적 전문성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

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기술 영업 전문가

기술 영업 전문가는 기술 상품 및 서비스를 판매하는 역할을 합니다. 본 과정에서는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 깊이 있는 이해가 가능하며, 특히 Vertex AI를 통한 실제 검색 시스템 구축 경험은 이러한 기술에 대한 영업 전략을 수립하고 고객에게 효과적으로 전달하는 데에 도움이 될 수 있습니다. 기술적인 지식을 갖춘 영업 전문가로 성장하고 싶다면 이 과정을 고려해 볼 만 합니다.

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AI 제품 관리자

AI 제품 관리자는 인공지능을 활용한 제품의 개발, 출시 및 관리를 담당합니다. 본 과정에서 제공하는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 지식은 AI 제품 관리자가 검색 기능을 갖춘 제품을 기획하고 개발하는 데에 도움이 될 수 있습니다. Vertex AI를 활용하여 검색 시스템을 구축하는 실습 경험을 통해, 제품 관리자는 실제 제품 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제들을 이해하고 효과적인 의사 결정을 할 수 있습니다. AI 제품 관리자가 되기를 희망하는 사람들에게 유용할 수 있습니다.

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정보 아키텍트

정보 아키텍트는 정보 시스템과 데이터 구조를 설계하고 관리하는 역할을 합니다. 이 과정에서 배우는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩 기술은 대규모 데이터 세트에서 정보를 검색하고 관리하는 데 유용할 수 있습니다. 특히, Vertex AI를 사용한 실습은 정보 아키텍트가 실제 시스템을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 정보 아키텍트로 경력을 쌓거나 발전시키고자 하는 분들에게 이 과정이 도움이 될 수 있습니다.

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기술 교육자

기술 교육자는 다른 사람들에게 기술적인 지식과 기술을 가르치는 역할을 합니다. 이 과정은 Vertex AI를 사용한 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 실습 경험을 제공하므로, 기술 교육자가 이러한 주제에 대한 강의를 준비하고 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술 교육자로서의 역량을 키우고 싶다면, 이 과정을 통해 실질적인 기술 교육 경험을 쌓을 수 있습니다. 기술 교육자를 희망하는 사람들에게 이 과정은 도움이 될 수 있습니다.

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기술 작가

기술 작가는 기술 주제에 대한 문서를 작성하고 편집하는 역할을 합니다. 본 과정에서 다루는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩에 대한 지식은 기술 작가가 이러한 기술에 대한 문서, 사용 설명서, 기술 자료 등을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. Vertex AI를 실제로 사용해보는 경험은 기술 작가가 기술 내용을 정확하고 이해하기 쉽게 설명하는 데에 유용할 수 있습니다. 기술 작가로서 경력을 발전시키고자 하는 분들에게 이 과정이 도움이 될 수 있습니다.

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웹 개발자

웹 개발자는 웹사이트와 웹 애플리케이션을 개발하고 유지 관리하는 역할을 합니다. 이 과정에서 제공하는 벡터 검색 및 텍스트 임베딩 기술은 웹사이트 내 검색 기능이나 웹 애플리케이션에서 데이터 검색 기능을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히, Vertex AI를 사용하여 검색 시스템을 구축하는 경험은 웹 개발자가 실제 검색 기능을 구현하는 데 유용할 수 있습니다. 웹 개발자로서 경력을 발전시키고자 하는 분들에게 이 과정은 유용할 수 있습니다.

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Vector Search and Embeddings - 한국어.