Artificial Intelligence·0 views·2026. 7. 4.
전용 벡터DB 없이 pgvector로 사내 지식 RAG 어시스턴트 만들기 — 함수콜 에이전트와 HNSW
Pinecone 같은 전용 벡터DB를 새로 붙이지 않고, 이미 쓰던 PostgreSQL에 pgvector·HNSW만 얹어 사내 지식 RAG 어시스턴트를 만든 실전 회고. Gemini 임베딩 768차원, 함수콜 에이전트, JOIN 검색, 유사도 컷 튜닝까지.
Pinecone 같은 전용 벡터DB를 새로 붙이지 않고, 이미 쓰던 PostgreSQL에 pgvector·HNSW만 얹어 사내 지식 RAG 어시스턴트를 만든 실전 회고. Gemini 임베딩 768차원, 함수콜 에이전트, JOIN 검색, 유사도 컷 튜닝까지.
개발자의 84%가 AI 코딩 도구를 쓰지만 숙련 개발자는 오히려 19% 느려진 2025년 데이터로 AI 코딩의 역설을 짚어봅니다.
프롬프트를 넘어 AI 에이전트의 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링 개념과 CAR 모델, 그리고 실무용 AGENTS.md·CLAUDE.md 템플릿을 정리합니다.
롱 컨텍스트 모델이 보편화된 이후에도 RAG가 필요한 이유와 벡터 검색, 인제스션 파이프라인, 하이브리드 검색 등 실무 아키텍처를 정리합니다.