RAG 검색 품질 개선: 임베딩 최적화와 벡터 DB 선택 기준
RAG 시스템의 성능 저하 원인을 근본적으로 진단합니다. 임베딩 모델 최적화, 의미 기반 청킹 전략, HNSW 기반 벡터 DB 선택부터 하이브리드 검색까지, 실무에서 바로 적용 가능한 성능 개선 로드맵을 제시합니다.
5월 29일
RAG 아키텍처 완성 가이드: AWS vs Azure vs GCP 벡터 DB 심층 비교 및 구축 로드맵
LLM 애플리케이션의 핵심인 RAG 아키텍처를 완성하는 벡터 데이터베이스(Vector DB) 선택 가이드입니다. AWS, Azure, GCP별 장단점 비교부터 실전 Python 코드까지, 프로덕션 레벨의 아키텍트가 알아야 할 모든 것을 담았습니다.
5월 29일
[Part 1] 대규모 AI 시스템의 심장: 아키텍트가 알아야 할 벡터 데이터베이스 선정 및 최적화 가이드
RAG 아키텍처의 핵심인 벡터 데이터베이스, 무엇을 선택하고 어떻게 튜닝해야 할까요? 본 가이드는 단순한 툴 비교를 넘어, 시스템의 확장성, 지연 시간(Latency), 운영 복잡도에 기반한 체계적인 DB 선정 프레임워크를 제공합니다.
5월 23일
RAG 벡터 DB 선택: PGVector·Faiss·매니지드 비교
PGVector, Faiss, 매니지드 벡터 DB를 데이터 규모·운영 인력·필터 쿼리 기준으로 고르는 실무 비교.
5월 14일