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2026-03-30 / Last updated : 2026-03-30 Grace EDB Lab

[웨비나 다시보기] 실전! PostgreSQL 기반 AI & 벡터 DB 완벽 가이드 (pgvector, VectorChord, AIDB)

AI와 결합된 애플리케이션을 개발하고 계시나요? 최근 생성형 AI와 RAG(검색 증강 생성) 기술이 대세로 떠오르면서, 방대한 벡터 데이터를 어떻게 효율적으로 관리하고 검색할 것인지가 핵심 과제가 되었습니다. 하지만 복잡한 파이프라인 구성과 외부 연동 때문에 막막함을 느끼셨다면, 이번에 공개된 ‘PostgreSQL 기반 AI & 벡터 DB’ 웨비나를 반드시 확인해 보세요. 단순한 이론 설명을 넘어 실무에 즉시 적용할 수 있는 강력한 인사이트를 담았습니다. 🎥 웨비나 다시보기 영상 아래 영상에서 오픈소스 pgvector를 활용한 시맨틱 검색부터 초고속 VectorChord, 그리고 All-in-one 솔루션인 AIDB까지 직접 확인해 보세요! 💡 이번 영상에서 다루는 핵심 내용 본 웨비나에서는 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 벡터로 변환하고 검색하는 과정을 실제 데모와 함께 상세히 설명합니다. 👨‍💻 이런 분들께 강력히 추천합니다!

2024-12-17 / Last updated : 2025-05-22 Grace Technical Blog

RAG(검색 증강 생성)앱과 PostgreSQL: pgvector로 성능 향상하기

EDB 팀2024년 10월 08일 RAG(검색 증강 생성) 앱은 현재 매우 인기가 있으며, 저희는 Postgres와 pgvector를 사용하여 독점적으로 앱을 개발하기로 결정했습니다. 이 블로그 게시물에서는 RAG가 무엇인지에 대해 조금 이야기하고, RAG 앱을 처음부터 구축하는 방법을 세분화하고, RAG 앱 구축의 기본 요소를 공유하고, 그 과정에서 유용한 몇 가지 팁을 제공하겠습니다. 모든 코드는 GitHub에서 사용할 수 있으며, 앱이 어떻게 작동하는지 보여드리기 위해 앱을 실행하는 화면도 녹화해 두었습니다. Pgvector RAC 데모영상 보러가기 검색 증강 생성, 즉 RAG란 무엇인가요? 검색 증강 생성(RAG)은 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 더 스마트하게 만드는 데 선호되는 방법이 되었습니다. 이는 LLM이 일반적으로 알지 못하는 자체 데이터를 추가함으로써 달성할 수 있습니다. RAG는 기존의 언어 생성 모델과 Postgres와 같은 데이터베이스에서 자체 데이터를 사용하는 등의 검색 […]

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