귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!==== Vector ==== Supabase Vector는 AI 애플리케이션을 위한 벡터 임베딩 저장 및 검색 기능을 제공한다: * '''pgvector 확장 기반''': PostgreSQL의 벡터 확장을 활용 * '''다양한 임베딩 모델 지원''': OpenAI, Hugging Face 등의 모델과 통합 * '''유사성 검색''': 코사인 유사도, L2 거리 등을 통한 유사 벡터 검색 * '''하이브리드 검색''': 벡터 검색과 전통적인 텍스트 검색 결합 * '''인덱싱''': HNSW, IVFFlat 등의 인덱스를 통한 빠른 검색 * '''메타데이터 필터링''': 벡터 검색 결과를 메타데이터로 필터링 * '''행 수준 보안과의 통합''': 접근 제어 정책 적용 Vector 기능은 생성형 AI, 추천 시스템, 의미 검색 등의 개발에 활용될 수 있다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)