태그: #벡터검색

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• Hybrid Search 완전 가이드: BM25와 벡터 검색을 합치면 RAG가 달라진다

  BM25와 벡터 검색의 약점을 서로 보완하는 Hybrid Search를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 구현하는 방법을 실제 코드와 함께 설명합니다. 순수 벡터 검색의 한계, BM25의 강점, 그리고 LangChain으로 실전 구현하는 방법을 다룹니다.

  2026-03-18 · 10 분 읽기 #하이브리드검색#bm25#벡터검색#rag#rrf

• Vector DB 완전 비교 2025: Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector 중 무엇을 선택하는가

  2025년 기준 주요 벡터 데이터베이스인 Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector를 성능·비용·운영 복잡도 측면에서 실용적으로 비교하고, 상황별 최적 선택을 안내합니다.

  2026-03-18 · 14 분 읽기 #vector-db#pinecone#weaviate#chroma#pgvector

• Embedding 모델 선택 완전 가이드: OpenAI부터 오픈소스까지 2025년 기준

  2025년 기준 주요 임베딩 모델들을 MTEB 벤치마크 기준으로 비교하고, 언어/예산/프라이버시/규모에 따른 실전 선택 가이드를 제공합니다. OpenAI, Cohere, BGE-M3, E5 등 핵심 모델 완벽 정리.

  2026-03-18 · 13 분 읽기 #embedding#임베딩모델#rag#ai-development#openai