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2026-02-25 / Last updated : 2026-02-25 Grace Technical Blog

모놀리식 이미지의 종말: PostgreSQL 18과 쿠버네티스의 동적 확장(Dynamic Extensions)

작성자: Ramalingam Srinivasan 작성일: 2026년 2월 23일 EDB는 데이터베이스 서버, 특히 AI 분야에서 가능한 기술적 한계를 끊임없이 넓혀가고 있습니다. 조직이 확장됨에 따라 거대한 워크로드를 처리할 뿐만 아니라 불변성(Immutability), 선언적 관리(Declarative Management), 분리된 아키텍처(Decoupled Architecture)라는 클라우드의 핵심 원칙을 수용하는 시스템이 필요합니다. 하지만 지난 수년 동안 쿠버네티스 환경에서 AI/벡터(Vector) 서비스와 같은 현대적이고 복잡한 워크로드를 도입하는 데 있어 하나의 고질적인 운영 장애물이 있었습니다. 바로 ‘강력한 확장성’과 ‘엄격한 불변성’ 사이의 충돌입니다. 오늘 포스팅에서는 곧 출시될 PostgreSQL 18과 EDB Postgres® AI (EDB PG AI)에서 이 문제를 해결한 근본적인 기술적 돌파구를 소개하고자 합니다. 데이터베이스 코어와 쿠버네티스 오케스트레이션 계층 모두를 아우르는 이중 혁신을 통해, 이제 확장 모듈(Extensions)을 동적이고 안전하며 진정한 클라우드 네이티브 방식으로 사용할 수 있는 새로운 […]

2024-12-27 / Last updated : 2025-08-08 Grace EDB Lab

pgvector란 무엇이며 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

EDB 팀9월 03, 2024 Postgres 데이터베이스에서 pgvector와 그 애플리케이션을 살펴보세요. 벡터 유사도 검색과 벡터 데이터를 생성하고 저장하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. Postgres 워크로드를 가속화하는 방법은 무수히 많습니다. 데이터를 저장하고 쿼리하는 방법, 데이터의 크기, 쿼리를 실행하는 빈도에 따라 달라집니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터베이스 벡터 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하여 Postgres의 AI 기반 워크로드에 pgvector가 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다. pgvector: Postgres에서 벡터 데이터 저장 및 쿼리하기 pgvector는 벡터를 저장, 쿼리 및 인덱싱할 수 있는 PostgreSQL 확장입니다. Postgres 16에는 기본 벡터 기능이 없으며, pgvector는 이 공백을 메우기 위해 설계되었습니다. 벡터 데이터를 나머지 데이터와 함께 Postgres에 저장하고, 벡터 유사도 검색을 수행하면서 Postgres의 모든 훌륭한 기능을 활용할 수 있습니다. 벡터 유사도 검색은 누가 […]

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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