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2026년 3월 18일
Embedding 모델 선택 완전 가이드: OpenAI부터 오픈소스까지 2025년 기준
embedding 임베딩모델 rag ai-development openai bge 벡터검색
2025년 기준 주요 임베딩 모델들을 MTEB 벤치마크 기준으로 비교하고, 언어/예산/프라이버시/규모에 따른 실전 선택 가이드를 제공합니다. OpenAI, Cohere, BGE-M3, E5 등 핵심 모델 완벽 정리.
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2026년 3월 18일
Hybrid Search 완전 가이드: BM25와 벡터 검색을 합치면 RAG가 달라진다
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BM25와 벡터 검색의 약점을 서로 보완하는 Hybrid Search를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 구현하는 방법을 실제 코드와 함께 설명합니다. 순수 벡터 검색의 한계, BM25의 강점, 그리고 LangChain으로 실전 구현하는 방법을 다룹니다.
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2026년 3월 18일
Vector DB 완전 비교 2025: Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector 중 무엇을 선택하는가
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2025년 기준 주요 벡터 데이터베이스인 Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector를 성능·비용·운영 복잡도 측면에서 실용적으로 비교하고, 상황별 최적 선택을 안내합니다.

Embedding 모델 선택 완전 가이드: OpenAI부터 오픈소스까지 2025년 기준