RAG 파이프라인 심층 분석: 비정형 데이터로 지식 검색 시스템 구축하기
LLM의 한계를 극복하는 핵심 아키텍처, RAG 파이프라인의 전 과정을 심층 분석합니다. 비정형 데이터 로딩부터 최적의 청킹 전략, 벡터 DB 인덱싱, 그리고 메타데이터 필터링까지, 실제 운영 가능한 지식 검색 시스템 구축 로드맵을 제시합니다.
7월 23일
AI 검색의 비밀: 벡터 데이터베이스, 비전공자도 5분 만에 이해하는 원리
"사과"를 검색했는데 '빨간 사과'가 안 나오는 답답함, 이제 끝입니다. 이 글에서는 복잡한 AI 기술 용어인 '벡터 데이터베이스'를 GPS 좌표와 향기 지도에 비유하여, 검색의 패러다임이 어떻게 '키워드 일치'에서 '의미 일치'로 바뀌는지 완벽하게 설명합니다.
5월 31일
LLM의 지능을 폭발시키는 핵심: 벡터 데이터베이스(Vector DB) 완벽 가이드 및 RAG 아키텍처 구축 전략
LLM의 성능 한계를 극복하는 핵심 기술, 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 원리와 작동 방식을 심층 분석합니다. 코사인 유사도부터 HNSW 인덱싱까지, 프로덕션 레벨의 RAG 아키텍처를 구축하는 실질적인 로드맵을 제시합니다.
5월 27일
[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