지금이 생성형 AI의 시대라면, 그 다음은 무엇일까요?

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.

지금 인공지능 분야에서는 무엇이 유행일까요?

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How to Build RAG Using Confluent with Flink AI Model Inference and MongoDB

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

Online Talk

How to Build GenAI apps Faster with Confluent’s Connectors

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

더 많은 자료

eBook

데이터 스트리밍을 활용한 RAG 개발자 가이드

Confluent의 데이터 스트리밍 플랫폼을 활용하여 실시간 생성형 AI 애플리케이션을 위한 검색 증강 생성(RAG)을 효과적으로 구축하고 확장하는 방법 데이터 증강, 추론, 워크플로, 사후 처리의 4단계에 걸쳐 Connectors, Flink, Stream Governance를 활용하세요.