벡터 DB 6개월 운영 후 내린 결론: Pinecone, Qdrant, PGvector 선택 기준

벡터DB선택기준

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

LLM은 왜 프롬프트 인젝션에 취약할까? 악의적 사용자를 어떻게 막을까?

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주요 기사 요약 2026년 OWASP는 LLM 애플리케이션의 최우선 보안 위협 1순위로 ‘프롬프트 인젝션’을 꼽았다. 실제로 Microsoft 365 Copilot의 EchoLeak(CVE-2025-32711)이 제로 클릭 프롬프트 인젝션 취약점으로 공개되었고, CurXecute 공격은 소프트웨어 개발 환경에서 원격 코드 실행을 가능하게 했다. Bing Chat은 사이트에 숨겨진 지시문으로 인해 민감한 시스템 정보를 노출했으며, AI 보안 도구를 겨냥한 Skynet 악성코드는 악성 파일을 안전한 것으로 … Read more

Few-shot 프롬프트 예시 5개 추가하면 진짜 답변이 달라질까, 우리 서비스로 검증해봤다

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주요 기사 요약 2026년 초거대 언어모델 분야에서 주목받는 기술은 Few-shot Learning이다. IBM과 Google이 발표한 최신 보고서에 따르면, 제한된 예시만으로도 모델의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있다는 것이 증명되었다. 특히 금융 분야에서 GPT-4는 FinQA 데이터셋에서 78% 정확도를 달성했으며, 이는 평균적인 인간의 점수를 능가하는 수준이다. 또한 프롬프트 기반 메타 러닝(Meta-Learning)과 프로토타입 네트워크가 컴퓨터 비전에서 혁신적인 성과를 보이고 있다. … Read more