반응형 벡터db2 AI·빅데이터 시대 필수 스토리지, 왜 SANDISK SSD일까? AI 모델 학습·추론·데이터 파이프라인이 커질수록, “CPU/GPU”보다 더 자주 병목이 되는 건 의외로 스토리지입니다.특히 대용량 데이터셋·체크포인트·로그가 반복적으로 쓰고 읽히는 환경이라면, SSD 선택이 성능과 비용을 동시에 좌우합니다.안녕하세요, ICT리더 리치입니다! 요즘 제 주변만 봐도 “LLM 파인튜닝 한 번 해볼까?”, “벡터DB로 검색 붙여볼까?” 같은 실험이 일상처럼 돌아가는데요. 막상 구축하다 보면 GPU보다 먼저 터지는 게 저장공간, 그리고 I/O(입출력)입니다. 데이터는 계속 쌓이고, 학습은 체크포인트를 남기고, 추론은 캐시와 인덱스를 키우죠.오늘은 AI·빅데이터 관점에서 ‘왜 SanDisk SSD가 많이 언급되는지’를 성능지표·내구성·워크플로우 기준으로 정리해드릴게요.📌 바로가.. 2026. 1. 23. RAG를 활용한 학습 시스템 설계, 이건 꼭 알아야! RAG 기술을 적용한 학습 시스템, 단순한 검색 이상의 인공지능 기반 지식 전달이 시작됩니다. 당신의 학습 플랫폼, 지금 RAG로 진화시키세요!안녕하세요, AI와 교육 시스템의 융합에 관심 많은 분들을 위한 포스팅입니다. 저는 요즘 사내 교육 플랫폼을 개선하는 프로젝트를 맡고 있는데, 그 중심에 있는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 기존 GPT 모델이 몰랐던 지식을 외부 문서에서 가져와 정확하고 실용적인 답을 제공하는 RAG 시스템은 학습 플랫폼에서 혁신적인 도구가 될 수 있습니다. 오늘은 이 기술을 중심으로 학습 시스템을 어떻게 설계할 수 있는지 A부터 Z까지 알려드릴게요!📌 바로가기 목차1. RAG란 무엇인가요? 2. 학습 시스템에서 RAG의 장점.. 2025. 8. 1. 이전 1 다음 반응형
