CELL AI DEVLOG

Elasticsearch로 RAG 시스템을 만들다 보면 이런 상황이 생겨요."의미 기반 벡터 검색도 하고 싶고, 정확한 키워드 검색도 하고 싶은데 어떻게 같이 써?"그리고 한국어 데이터를 다루면 또 이런 문제가 생겨요."형태소 분석 없이 BM25 하면 '검색엔진'으로 검색할 때 '검색'만 들어간 문서가 안 나오네."이번 글에서는 Dense Vector KNN으로 의미 검색을 하고, Nori 형태소 분석기 기반 BM25로 키워드 검색을 하고, 두 개를 하이브리드로 결합하는 방법을 처음부터 끝까지 정리해 드릴게요.전체 구조 먼저사용자 쿼리 │ ├─ 임베딩 변환 → Dense Vector KNN (의미 기반 검색) └─ 텍스트 그대로 → BM25 + Nori (키워드 기반 검색) │ ..

RAG 시스템을 만들 때 이런 고민이 생깁니다."벡터 DB가 이렇게 많은데 뭘 써야 하지? 다들 자기가 제일 빠르다고 하는데."벤더 벤치마크는 전부 자기한테 유리하게 나와 있어요. 이번 글에서는 ChromaDB, Qdrant, Pinecone, Elasticsearch 네 가지를 실전 관점에서 비교해 드릴게요.벡터 DB가 왜 필요한가일반 DB는 정확한 값으로 검색해요. "이름 = 홍길동"처럼요. 벡터 DB는 의미적으로 유사한 것을 찾아요. "강아지"를 검색하면 "멍멍이", "반려견", "puppy"도 찾아주는 거예요.RAG 시스템에서 "사용자 질문과 관련된 문서를 찾아서 LLM에 넘기는" 과정이 바로 벡터 검색이에요. 이 검색이 빠르고 정확해야 RAG 전체 품질이 올라갑니다.4개 한눈에 비교구분 Chro..