AI 요약관련 정보

• 이 비디오에서는 Next.js 15, Hugging Face, Pinecone을 사용하여 AI 기반 이커머스 검색 엔진을 구축하고 배포하는 방법을 설명합니다. 🚀
• 기존 키워드 기반 검색 엔진의 한계를 극복하고, 사용자가 원하는 바를 자연어로 설명하여 검색 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 💬
• Next.js 15를 사용하여 프론트엔드 앱과 검색 API 라우트를 구축합니다. 💻
• Hugging Face의 sentence transformer 모델을 사용하여 제품에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다. 🧠
• Pinecone이라는 고성능 벡터 데이터베이스를 사용하여 임베딩을 저장합니다. 🗄️
• Vercel에 semantic search 앱을 배포하여 포트폴리오에 링크를 추가할 수 있도록 합니다. 🌐
• 벡터 임베딩은 단어, 그림, 노래 등의 의미와 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 변환하는 과정입니다. 🔢
• Hugging Face는 다양한 모델을 제공하는 플랫폼이며, 여기서는 semantic search를 위해 sentence transformer 모델을 사용합니다. 🤗
• Pinecone은 벡터 데이터베이스로, 벡터 임베딩을 저장하는 데 사용됩니다. 🌲
• 스크립트를 통해 제품 JSON 데이터를 Hugging Face 모델에 전달하여 벡터 임베딩을 생성하고, Pinecone에 저장합니다. ✍️
• Pinecone에는 제품 ID, 벡터 임베딩 값, 제품 메타데이터가 함께 저장됩니다. 📦
• 검색 과정에서 사용자의 검색어는 Hugging Face를 통해 벡터 임베딩으로 변환되고, Pinecone에서 가장 관련성 높은 결과를 검색합니다. 🔍
• 전통적인 검색과의 차이점은, semantic search는 브랜드명 없이도 '편안한 운동화'와 같은 자연어 검색을 지원한다는 점입니다. 👟
• 프로젝트 구축을 위해 필요한 의존성 패키지들을 설치합니다 (react-icons, env, huggingface/inference, pinecone-client). ✅
• Pinecone API 키, 인덱스 이름, 임베딩 모델 이름, Hugging Face 토큰 등의 환경 변수를 설정합니다. 🔑
• Pinecone 인덱스를 생성하고, 차원(384) 및 유사도 측정 방식(cosine)을 설정합니다. 📐