데이터베이스24분
PostgreSQL은 단순한 데이터베이스가 아니다: 알아두면 좋은 확장 프로그램 총정리
PostgreSQL을 처음 접하면 MySQL과 비슷한 관계형 데이터베이스라고 생각하기 쉽습니다.
PostgreSQL을 처음 접하면 MySQL과 비슷한 관계형 데이터베이스라고 생각하기 쉽습니다.
처음 RAG를 짤 때는 벡터 검색만 썼습니다. 코사인 유사도 하나로 충분할 줄 알았죠. 그런데 한국어 질문에서 이상한 일이 잦았습니다. 분명 문서에 있는 단어를 물었는데 검색이 안 됩니다. 비슷한 의미의 다른 문서만 계속 위에 뜹니다. 원인을 찾다 보니, 벡터 검색이 "의미가 비슷한가"는 잘 재는데 "그 단어가 실제로 …
RAG를 "문서 검색"이라고만 생각하면 놓치는 게 많습니다. 제가 실제로 자연어로 묻고 싶은 질문의 절반은 문서가 아니라 데이터베이스에 들어있는 구조화된 데이터에 대한 것이었습니다. "이 철제장에 뭐 있지", "이 브랜드 물건 중 정리 대기 걸린 건 뭐지", "유효기간 지난 거 있어?". 이런 건 문서로 안 적어둡니다.…
ChatGPT에 문서를 전부 올리면 끝나는 일 아닌가,라고 한동안 생각했습니다. 그런데 제가 쓰는 데이터를 전부 올리는 건 사정이 달랐습니다. 재고 목록, 영업 리드, 기도 기록, 가계부까지 한 사람의 전 삶이 들어있는 DB였거든요. 그래서 로컬 LLM 기반 RAG를 직접 짰습니다. 이 글은 그 과정에서 내린, 그리고 …
문서는 많지만 필요한 순간에 찾기 어렵고, 검색 결과를 열어 일일이 내용을 비교해야 한다면 지식은 충분히 활용되지 못합니다. 이번 글에서는 문서와 업무 데이터를 자연어로 검색하고, 근거와 함께 답을 생성하는 RAG 시스템을 작은 범위에서 시작해 운영 가능한 구조로 확장한 과정을 정리합니다.