N 커뮤니티 행아웃: AI 혁신과 협업

N 커뮤니티 행아웃에서는 흥미로운 AI 개발과 협업 프로젝트를 선보이며 커뮤니티의 참여와 혁신을 강조했습니다.

### N 커뮤니티 행아웃: 9월 에디션: AI 개발 및 예정된 이벤트 소개
* 🎉 올해로 아홉 번째를 맞이하는 N 커뮤니티 행아웃의 9월 에디션에 오신 것을 환영합니다. 이 모임은 **참가자들의 인기와 참여가 계속 증가**하고 있습니다.
* 🤖 오늘의 주제는 다양한 AI 주제를 중심으로 진행되며, **Ann 엔지니어 O가 제품 업데이트에 대해 논의**하고 **Max가 30일간의 AI 스프린트에 대한 인사이트**를 공유하며 특별 게스트인 **Quadrants의 유지누스 수다가 팩터 스토어에 대한 데모**를 발표합니다.
* 🌍 최근 프라하에서 열린 밋업에는 **약 15명이 참석**했으며, 그 중 절반이 **N1을 처음 접한 사람들**로 커뮤니티의 관심과 참여가 확대되고 있음을 보여주었습니다.
* 💻 밋업에서 **Liam은 단위 테스트와 관련된 인상적인 프로젝트**를 발표했고, **Oleg는 AI 워크플로와 통합된 Siri의 혁신적인 사용법**을 시연하며 커뮤니티의 협업과 창의성을 강조했습니다.
* 📅 10월 31일에 있을 다음 행아웃에서는 워크플로 쇼케이스에 초점을 맞춰 **참가자들이 독특한 워크플로를 공유**하고 감사의 의미로 **전용 노트북을 선물**로 받을 수 있도록 할 예정입니다.
* 🚀 11월 초에는 암스테르담에서 또 다른 밋업이 예정되어 있으며, **12월에는 베를린에서 해커톤**이 개최되어 협업과 기술 개발에 대한 커뮤니티의 노력을 강조할 예정입니다.
* 🧑 AI 팀은 새로운 엔지니어를 영입하여 도구를 간소화하고 사용자 경험을 개선하는 데 상당한 진전을 이루었으며, **4분기에 추가 개발 계획**을 세우고 있습니다.
* 📊 Max는 현재 진행 중인 30일간의 AI 스프린트를 통해 **이메일 스파이 도구를 비롯한 여러 프로젝트**를 출시하여 AI의 실제 적용 사례를 보여주고 커뮤니티 구성원들의 창작과 혁신에 영감을 불어넣고 있습니다.

### 향상된 추천 시스템을 위해 벡터 데이터베이스 활용하기
* 📊 벡터 데이터베이스는 **텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 유형의 벡터 표현**을 저장하는 데 필수적이며, **대규모로 효율적으로 검색하고 분석**할 수 있습니다.
* 🔍 검색 증강 생성(RAG)의 등장으로 **벡터 데이터베이스의 인기가 크게 높아졌**는데, 이는 사용자 쿼리에 대한 정확한 답변을 제공하기 위해 **AI 모델의 기능을 향상**시켰기 때문입니다.
* 💡 AI의 발전에도 불구하고 모델은 여전히 환각을 일으킬 수 있으므로 **벡터 데이터베이스를 통해 효율적으로 관리할 수 있는 컨텍스트**를 제공하는 것이 중요합니다.
* 🎬 영화 추천 시스템 데모에서는 벡터 데이터베이스의 기능을 통해 사용자가 원치 않는 장르를 제외하면서 **특정 테마에 따라 영화를 요청**할 수 있는 방법을 보여줍니다.
* 📈 Rust를 사용해 구축된 벡터 데이터베이스인 Quadrant는 **의미론적 검색과 정확한 검색**을 모두 지원하므로 사용자는 기존 데이터베이스 기능과 최신 벡터 검색 기능을 결합할 수 있습니다.
* 🔧 이 데모는 **Kaggle에서 영화 설명과 같은 데이터를 업로드**하고 효과적인 쿼리를 위해 수학적 표현으로 변환하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다.
* 🤖 사용자는 대화 방식으로 추천 시스템과 상호작용할 수 있으므로 **복잡한 키워드를 입력할 필요 없이 사용자 친화적이고 접근성이 뛰어납니다.**
* 🔄 다양한 데이터 유형을 처리하는 쿼드런트의 능력과 **반응형 커뮤니티 중심 개발 모델**은 다른 벡터 데이터베이스와 차별화되어 사용자의 요구를 효과적으로 충족합니다.

Community Hangout, September 2024: AI Update

9월 N 커뮤니티 행아웃에서는 제품 업데이트와 특별 게스트 프레젠테이션을 비롯한 다양한 AI 주제에 대한 토론이 진행되었습니다.

팀은 프라하에서 새로운 멤버와 인상적인 프로젝트 쇼케이스를 선보이며 성공적인 밋업을 가졌습니다.

예정된 행사로는 워크플로 쇼케이스, 암스테르담 밋업, 베를린 해커톤이 있으며, 커뮤니티 회원들이 향후 행사 기획에 참여할 수 있는 기회가 주어집니다.

워크플로 개발 및 AI 기능 업데이트

새로운 워크플로에서는 파일 업로드와 자동 구문 분석이 가능하며, 노드 사용을 간소화하고 도구 에이전트와 통합하는 데 중점을 두고 있습니다.

4분기의 주요 이니셔티브에는 '도구로서의 노드' 기능 출시, 실행 데이터 집계 개선, AI 에이전트 지원 강화가 포함됩니다.

또한, 시니어 제품 관리자와 시니어 데이터 분석가를 채용하는 한편, 플랫폼 사용을 시연하는 콘텐츠와 프로젝트를 제작할 수 있는 30일간의 AI 스프린트를 제공하고 있습니다.

이메일 스크래핑 도구 시작하기: 프로젝트 두어

커뮤니티의 Max와 Oscar가 이메일 스크래핑 도구인 Project Dour를 Product Hunt에 출시했습니다.

이 도구는 웹 스크래핑과 AI 방법을 조합하여 특정 도메인의 이메일을 찾아서 출력합니다.

Max는 NN의 수석 개발자 옹호자로서 커뮤니티의 구축 노력을 지원하고 교육 콘텐츠를 만드는 데 주력하고 있습니다.

개발자 지원 및 벡터 데이터베이스의 역할

연사는 커뮤니티의 이야기를 들려주고 작업의 영향력을 보여줌으로써 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다.

다음 발표자인 Jenny Suaya는 시맨틱 검색에 대해 설명하고 벡터 검색 데이터베이스의 이점을 시연할 예정입니다.

벡터 데이터베이스는 데이터를 수학적으로 표현하여 유사성 검색과 대규모의 효율적인 정보 검색을 가능하게 합니다.

AI 모델에서 벡터 데이터베이스의 역할

벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성 모델에 사용되어 답변 정확도를 향상시키는 외부 컨텍스트를 제공함으로써 인기를 얻고 있습니다.

이러한 데이터베이스는 빠른 검색을 가능하게 하고 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 다양한 데이터 유형을 수학적 표현으로 변환하여 처리할 수 있습니다.

Quadrant의 발표자는 코딩 없이도 사용자 선호도와 제외 항목을 고려하는 영화 추천 시스템을 구축하는 데이터베이스의 기능을 시연합니다.

임베딩을 사용한 영화 추천 데모 보기

이 과정에는 데이터 세트를 다운로드하여 추출한 후 제한된 수의 벡터(50개)를 데이터베이스에 업로드하는 작업이 포함됩니다.

영화 설명은 OpenAI 임베딩을 사용하여 수학적 표현으로 인코딩되어 벡터로 표현된 1,000개의 영화 컬렉션을 생성합니다.

추천 시스템은 긍정 및 부정 예시를 사용하여 유사한 영화를 찾아내어 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 영화 추천을 제공합니다.

추천 엔진을 위한 쿼드런트의 힘

Quadrant의 도구는 데이터베이스에서 데이터를 가져오고 결합하여 개인화된 추천을 구축하므로 코딩할 필요가 없습니다.

이 워크플로우를 통해 사용자는 특정 선호도에 따라 임대 주택 찾기와 같은 추천을 손쉽게 요청할 수 있습니다.

이 도구의 빠른 인코딩 및 벡터 저장 기능은 새로운 데이터를 업데이트하고 추가하는 데 효율적이며, 사용자가 쉽게 시작할 수 있도록 튜토리얼과 템플릿도 제공합니다.

Pinecone의 벡터 데이터베이스의 독특한 접근 방식

Pinecone의 벡터 데이터베이스는 빠른 기능 개발과 강력한 커뮤니티 참여가 돋보이며, CTO가 사용자 문의에 적극적으로 대응하고 있습니다.

이 회사는 사용자의 요구에 빠르게 적응하면서 4년간 발전해 온 안정적인 제품을 보유하고 있습니다.

Pinecone은 데이터 델타 식별을 위한 솔루션을 제공하며 PDF 문서를 포함한 다양한 데이터 유형을 벡터 표현으로 변환하여 작업할 수 있습니다.