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.
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2026. 7. 4.
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.
2026. 3. 28.
롱 컨텍스트 모델이 보편화된 이후에도 RAG가 필요한 이유와 벡터 검색, 인제스션 파이프라인, 하이브리드 검색 등 실무 아키텍처를 정리합니다.