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Milvus 데모 허브: AI 기반 벡터 검색의 실제 활용 사례 살펴보기

벡터 검색에 대해 궁금하신가요? 이 실습 데모를 통해 Milvus가 어떻게 AI 기반 이미지 검색, 멀티모달 검색, RAG(검색 증강 생성) 및 화학 구조 검색을 지원하는지 알아보세요.

Milvus 빠른 시작Managed Milvus 시도
  • Function Chain을 활용한 다단계 재순위화

    Function Chain을 활용한 다단계 재순위화

    Milvus 3.0의 XGBoost Reranker와 Function Chain으로 이커머스용 맞춤형 랭킹 로직을 구축하세요.

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  • StructArray를 활용한 자율주행 데이터 큐레이션

    StructArray를 활용한 자율주행 데이터 큐레이션

    비디오 클립과 여러 키프레임으로 구성된 중첩 객체를 두 레벨의 라벨과 함께 StructArray로 저장하고, 어느 레벨에서든 유연하게 검색하세요.

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  • EmbeddingList를 활용한 PDF 시각 검색

    EmbeddingList를 활용한 PDF 시각 검색

    ColPali 계열 모델로 Milvus에서 멀티 벡터 검색을 네이티브로 구현하고, MAX_SIM 기준으로 NASA 핸드북 페이지의 순위를 매깁니다.

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  • 멀티모달 이미지 검색

    멀티모달 이미지 검색

    쿼리 이미지와 텍스트 지시를 결합한 시각적 시맨틱 검색.

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  • 검색 증강 생성(RAG)

    검색 증강 생성(RAG)

    Ask AI는 Milvus 문서 및 도움말 문서를 위한 RAG 챗봇입니다. 검색을 지원하는 벡터 데이터베이스는 Zilliz Cloud(완전 관리형 Milvus)입니다.

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  • 화학 구조 검색

    화학 구조 검색

    지정된 분자에 대한 빠른 유사성 검색, 하위 구조 검색 또는 상위 구조 검색을 제공합니다.