Elastic Search with Generative AI

최 병주

Senior Solutions Architect

엘라스틱 코리아

Elastic Vector DB를 활용한 RAG의 효율적인 GenAl 기반 Q&A 시스템 설계 소개

하이라이트

ChatGPT가 주도하는 생성형 AI 기반 QA구축에 대한 관심이 나날이 높아지고 있습니다. 하지만, 생성형 AI의 허구(hallucination)에 대한 문제로 인해 RAG연동에 대한 필요성이 대두되면서 검색분야의 선두주자인 엘라스틱이 생성형AI 구축 사업에 대한 가장 큰 수혜주로써 주목 받고 있습니다.

많은 기업들이 자체적으로 생성형 AI 기반 QA구축 및 RAG연동을 위해 엘라스틱을 찾고 있고 그에 대한 고객 레퍼런스도 늘어나고 있습니다.

이번 웨비나에서는 왜 시장에서 Vector Database로 Elastic을 선택하는지, 차세대 검색엔진 구축을 위한 GAI/LLM 과 Elasticsearch 연계방법, RAG(Retrieval Augmented Generation)에 대해 소개드립니다. 더불어 엘라스틱 기반의 생성형 AI 기반 QA솔루션인 엘지CNS의 Keylook솔루션에 대한 소개도 함께 진행되니 많은 분들의 참여부탁드립니다.

최병주: Elastic Search

Vector Databse 로서의 Elasticsearch, Elastic 과 Generative AI, LLM 과의 관계 및 연동, Prompt Engeering 과 Context Window 에 대해 소개합니다.

추가 리소스:

• Elastic 검색 벡터 검색 기능 탐색
• Generative AI 시작하기
• Elasticsearch Relational Engine 으로 응용프로그램에 AI 검색을 구축합니다
• 세계에서 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스 검색
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