Hugging Face
Generate Vector Embeddings for your Gen AI applications from one of the open source models available on the Hugging Face platform.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.허깅 페이스가 무엇인가요?
허깅 페이스는 인공지능 및 머신러닝을 위한 선도적인 플랫폼으로, 최첨단 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 포괄적인 에코시스템을 제공합니다. 개발자, 연구자, 기업이 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전의 힘을 활용할 수 있도록 사전 학습된 모델, 데이터 세트, 도구의 방대한 리포지토리를 제공합니다.
- 728,000개 이상의 모델과 160,000개 이상의 데이터세트로 구성된 오픈 소스 라이브러리
- AI 커뮤니티를 위한 협업 플랫폼
- 모델 훈련, 미세 조정 및 배포를 위한 최첨단 도구
질리즈 클라우드에서 포옹 얼굴 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
허깅 페이스에서 호스팅되는 최신 머신 러닝 모델을 사용하여 비정형 데이터를 벡터 임베딩으로 변환한 다음, 이러한 임베딩을 질리즈 클라우드에 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 이 강력한 조합은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다:
- 최첨단 AI 모델과 고성능 벡터 스토리지의 원활한 통합
- Gen AI 애플리케이션을 위한 향상된 검색 정확도 및 확장성
- 모델 선택부터 프로덕션 배포까지 간소화된 워크플로
- 특정 사용 사례에서 최적의 결과를 얻기 위해 적합한 임베딩 모델을 유연하게 선택할 수 있습니다. 허깅페이스의 방대한 모델 리포지토리와 질리즈 클라우드의 효율적인 벡터 데이터베이스를 활용하면 비정형 데이터 처리 및 분석에 탁월한 정교한 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 개발 및 배포할 수 있습니다.
허깅 페이스와 질리즈 클라우드의 작동 방식
허깅페이스 플랫폼에서 모델을 찾을 때 시작하기 좋은 곳은 MTEB 리더보드(대규모 텍스트 임베딩 벤치마크)입니다. MTB 리더보드는 텍스트 임베딩 모델 평가를 위한 종합적인 허브 역할을 하며, 임베딩 모델을 여러 작업 및 여러 언어로 비교할 수 있습니다. 다양한 작업에서 각 모델의 성능에 대한 개요를 제공합니다.
허깅페이스의 엠티비 리더보드](https://assets.zilliz.com/MTEB_Leaderboard_e9da048e6c.png)
선택할 수 있는 모델이 너무 많기 때문에 MTEB는 순위, 검색 평균, 최대 토큰 길이, 임베딩 차원 등과 같은 카테고리별로 필터링하여 적합한 모델을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 압도적일 수 있으므로 데이터에 가장 적합한 임베딩 모델을 선택하는 방법 블로그를 작성하여 도움을 드리고자 합니다.
임베딩 모델을 선택했다면, 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하여 질리즈 클라우드에 저장할 수 있습니다. 이는 검색 증강 생성, 이상 징후 감지, 추천 시스템 등과 같은 사용 사례의 기반이 되는 시맨틱 유사도 검색 애플리케이션 구축의 첫 단계입니다!
학습
가장 좋은 시작 방법은 실습 튜토리얼을 이용하는 것입니다. 이 튜토리얼에서는 허깅 페이스와 질리즈 클라우드로 질의응답 솔루션을 구축하는 방법을 안내합니다.