Vector-database

Vector DB의 모든 것! 벡터 임베딩 원리, 유사도 검색(코사인/유클리드/내적), 인덱싱 알고리즘(HNSW/IVF/PQ), Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus vs pgvector 비교, 하이브리드 검색, 필터링, 프로덕션 운영, 성능 벤치마크.

RAG 시대의 핵심 인프라 Vector Database를 완전 분석합니다. Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector, Chroma 6대 벡터 DB 아키텍처/성능/비용 비교, 임베딩 모델 선택, ANN 알고리즘(HNSW/IVF), 하이브리드 검색, 프로덕션 운영 가이드.

RAG(검색 증강 생성) 시스템을 완전히 마스터하는 가이드. 기본 RAG부터 고급 Self-RAG, Corrective-RAG, HyDE까지, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 청킹 전략, 리랭킹까지 실전 예제로 구축합니다.

RAG(검색 증강 생성)는 2026년 기업 인공지능의 핵심 기술로 진화했습니다. 하이브리드 검색, 지식 그래프 통합, 다중 모달 처리를 통해 조직 전체의 암묵적 지식을 명시적인 조직 메모리로 변환하며, 단순한 챗봇을 넘어 전략적 의사결정 도구로 활용되고 있습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인의 프로덕션 구축을 체계적으로 다룹니다. 임베딩 모델 비교, 벡터 DB 선택(Pinecone·Milvus·Weaviate·Qdrant·Chroma), 청킹 전략, 하이브리드 검색, 리랭킹, RAGAS 평가 메트릭, 장애 대응까지 실전 운영 노하우를 제공합니다.

Qdrant 벡터DB의 핵심 개념부터 컬렉션 설계, 인덱스 전략, 필터링, RAG 파이프라인 연동, 운영 모니터링까지 실전에서 바로 쓸 수 있는 가이드를 정리했습니다.

RAG 파이프라인의 청킹·임베딩·검색 전략, Pinecone·Weaviate·Milvus 벡터 DB 비교, LangChain 기반 FAQ 챗봇 구현, 프로덕션 배포와 품질 평가·모니터링까지 다루는 실전 가이드.

RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.