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생성형 AI는 이미 우리의 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 그렇다면 우리는 생성형 AI의 작동 방식을 어떻게 변화시킬 수 있을까요? 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 현 위치, 양질의 데이터를 통해 나아갈 수 있는 미래의 모습을 알아보세요.
In this GenAI tutorial webinar by Confluent and MongoDB, you’ll learn how to build retrieval-augmented generation (RAG) in 4 key steps: data augmentation, inference, workflows, and post-processing. See a step-by-step walkthrough of vector embedding and get all your questions answered in a live Q&A.
Britton LaRoche, Databricks
Vasanth Kumar, MongoDB
In this demo webinar, you’ll learn about building a real-time knowledge base for RAG architecture. We’ll show you how to configure a source connector to bring in data from various sources, Flink SQL for vector embedding, and sink connector to send data to vector stores like MongoDB Atlas Vector search.
Mac Khajuria, Confluent
Erick Lee, Confluent





