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MTEB 벤치마크 최고 수준의 텍스트 유사도를 달성한 구글 768차원 다국어 임베딩 모델을 파이썬과 벡터 데이터베이스에 연동하여 고정밀 사내 RAG 시스템을 구축하는 방법입니다.
8192 토큰 컨텍스트와 5개 작업 특화 어댑터를 지원하는 Jina Embeddings v3를 Qdrant 벡터 데이터베이스와 연동하는 파이썬 검색 파이프라인 코드입니다.