비슷한 상품 추천 시스템 / Embedding / Vector DB [개발일기]

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  • čas přidán 27. 08. 2024
  • embedding + postgreSQL pgVector 를 사용하여
    쇼핑몰의 유사 상품 추천 시스템을 만들어 봅니다.
    #추천시스템 #상품추천 #embedding #임베딩 #vectordb #벡터디비 #팔복소프트 #예천

Komentáře • 7

  • @giyori91
    @giyori91 Před 25 dny +1

    잘봤습니다. 도움이 많이 되었습니다.

  • @user-pf7np9rc3x
    @user-pf7np9rc3x Před 2 měsíci

    드디어 또 올라 왔네요 하나 만들기 까지는 시간과 노력과 지혜와 집중과 열정과 체력을 요구하는 힘든 과정인데 고생했습니다 감사하면 그마움에 기쁨과 만족감도 생깁니다 응원!합니다!! 요긴한 자료 꼭 필요한 사람들에게 많은 힘과 길잡이가 될것이라 확신 합니다 축복합니다 화이팅!
    남을 잘되게 하는 사람이 복되다고 하셨습니다 그분께서^^

  • @user-de3jx2zt5n
    @user-de3jx2zt5n Před 17 dny

    딥러닝쪽보다 세팅하기 훨씬 편해보이네요. 임베딩 API는 데이터 양에 따라 비용이 선형적으로 늘어나는 거겠죠?

    • @kimpalbok
      @kimpalbok  Před 16 dny

      text-embedding-3-small 모델은 1M tokens 사용 시 $0.020 의 요금이 측정 된다고 해요~

    • @kimpalbok
      @kimpalbok  Před 16 dny

      토큰 세는 공식 help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them

    • @kimpalbok
      @kimpalbok  Před 16 dny

      토큰 측정 platform.openai.com/tokenizer

    • @user-de3jx2zt5n
      @user-de3jx2zt5n Před 16 dny

      헐 저 너무 핑거프린스 했나요??! 감사합니다 번창하십쇼~!