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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 5 편
프로덕션 RAG 패턴 — 순진한 RAG가 실패하는 이유와 실제로 통하는 기법들
데모용 RAG는 30분이면 만들지만, 프로덕션에서 조용히 무너지는 지점은 대부분 생성이 아니라 검색입니다. 청킹, 임베딩과 하이브리드 검색(BM25 + 벡터), 리랭킹, 컨텍스추얼 리트리벌, 쿼리 재작성, 그리고 평가를 각각 무엇이고·언제 도움이 되며·무엇을 대가로 치르는지 정리합니다. Anthropic의 컨텍스추얼 리트리벌 수치처럼 출처 있는 숫자만 인용하고, RAG가 마법이 아니라는 점과
2026-07-11 · 18 분 읽기 #ai#rag#llm#retrieval#embeddings벡터 데이터베이스 2026 완벽 가이드 - Pinecone · Weaviate · Qdrant · Milvus · pgvector · LanceDB · Chroma · FAISS · DiskANN 심층 분석
2026년 5월 기준 RAG와 시맨틱 검색을 지탱하는 벡터 DB 생태계를 끝까지 본다. Pinecone Serverless v3, Weaviate, Qdrant(Rust), Milvus 2.5 + Zilliz, Chroma, LanceDB, pgvector + pgvectorscale + ParadeDB, Vespa, OpenSearch k-NN, Redis Vector, MongoDB At
2026-05-16 · 29 분 읽기 #vector-database#pinecone#weaviate#qdrant#milvus벡터 데이터베이스 2026 완벽 가이드 - Pinecone · Weaviate · Milvus · Qdrant · Chroma · LanceDB · pgvector · Vespa · Turbopuffer 심층 분석
2026년 벡터 데이터베이스 시장은 캄브리아기 폭발 그 자체다. Pinecone serverless, Weaviate 1.27, Milvus 2.5, Qdrant 1.13, Chroma 0.5, LanceDB 0.20, pgvector 0.8, Vespa, Turbopuffer까지 — 10개 이상의 진영이 각자의 의견을 들고 시장에 들어왔다. HNSW와 DiskANN, IVF·PQ·SQ 같은
2026-05-16 · 46 분 읽기 #vector-database#pinecone#weaviate#milvus#qdrantAI 엔지니어링 실전 — LLM API, RAG, 에이전트, LoRA/DPO, 벡터 DB, 평가, 관측, Prompt Injection 완전 가이드 (2025)
LLM API 프로덕션 호출의 진짜 어려움, RAG가 단순 조회가 아닌 이유, 에이전트 패턴(ReAct/Plan-Execute/ReWOO), 파인튜닝 언제/언제 하지 말까(LoRA/QLoRA/DPO), 벡터 DB 선택 매트릭스, LLM 평가의 근본적 어려움, 비용 최적화, Prompt Injection 방어까지. 데모가 아닌 '진짜 프로덕션' AI 앱을 만드는 법.
2026-04-15 · 20 분 읽기 #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#loraVector Database 엔지니어 커리어 가이드: Pinecone·Weaviate·Milvus·pgvector 완전 비교와 RAG 시대의 필수 역량
RAG 시대의 핵심 인프라 Vector Database를 완전 분석합니다. Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector, Chroma 6대 벡터 DB 아키텍처/성능/비용 비교, 임베딩 모델 선택, ANN 알고리즘(HNSW/IVF), 하이브리드 검색, 프로덕션 운영 가이드.
2026-03-23 · 55 분 읽기 #vector-database#pinecone#weaviate#milvus#qdrant