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주요 기사 요약 2026년 벡터 DB 벤치마크에서는 단순 성능 비교를 넘어 운영 복잡도와 비용 효율성이 중요한 요소로 떠올랐다. Pinecone은 관리 부담이 거의 없지만 월 $3,300(10M 벡터 기준), Qdrant는 50M 벡터에서 QPS 41.47(99% recall)로 강력하지만 자체 관리 필요, PGvector는 pgvectorscale로 50M 벡터에서 471 QPS를 달성하며 AWS 대비 75% 비용 절감이 가능하다. 실제 스타트업과 엔터프라이즈의 선택 기준은 … Read more
PostgreSQL에서 벡터 데이터베이스를 구축하려는 개발자들에게 희소식입니다. Langchain-postgres 0.0.16 버전이 나오면서 임베딩 저장과 검색이 훨씬 간편해졌습니다. 특히 기존 PGVector에서 PGVectorStore로 업그레이드되면서 성능과 관리 편의성이 크게 개선되었는데요, 오늘은 이 최신 모듈을 활용해서 실제로 어떻게 임베딩을 저장하고 검색하는지 핵심 기능을 중심으로 알아보겠습니다. 핵심 요약 Langchain-postgres 0.0.16은 PostgreSQL 기반 벡터 데이터베이스를 쉽게 구축할 수 있게 해주는 최신 패키지입니다. PGVectorStore를 … Read more
핵심 요약 최근 공공기관에서 AI 시스템 도입이 활발해지면서 Agentic RAG 구축에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기존 RAG 시스템과 달리 에이전트가 자율적으로 판단하고 검색하는 Agentic RAG는 청크 단위 임베딩 시 메타데이터를 체계적으로 설계하는 것이 핵심입니다. 문서 출처, 생성일자, 부서정보, 보안등급 같은 메타데이터를 적절히 구조화하면 에이전트가 더욱 정확한 질의 검색을 수행할 수 있습니다. 특히 공공기관 특성상 문서 … Read more