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꿈 많은 사람의 이야기
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/cfG7vx/btsLbXbBS8j/okemKkWcsQtvsrP2fhP7KK/img.png)
포스팅 개요이번 포스팅은 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)에서 많이 활용되는 벡터 데이터베이스 중 PostgreSQL의 PGVector에 대해서 작성하는 포스팅입니다. 이번 포스팅은 그 중, PostgreSQL 설치와 extension인 PGVector를 설치하고 실제 SQL query를 실행시켜 동작되는 것까지 작성하며 다음 글에서 실제 RAG 형식으로 동작되는 예제를 작성하겠습니다.본 포스팅을 작성하면서 참고했던 사이트는 아래와 같습니다. https://www.postgresql.org/download/https://neon.tech/postgresql/tutorialhttps://github.com/pgvector/pgvector GitHub - pg..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bazMPN/btqOtEim8xo/ez3KST7BqLDTW2p4hrMaS1/img.png)
포스팅 개요 이번 포스팅은 파이썬(Python)에서 효율적인 벡터 유사도(vector similarity)를 구해주는 Faiss에 대해서 간단한 사용법을 정리합니다. 보통 벡터 유사도는 코사인 유사도(cosine similarity) 등이 구현된 라이브러리를 사용하는데요. 그 중 Faiss는 매우 빠르고 효율적입니다. 이러한 Faiss를 활용해서 vector similarity를 구하는 방법과 ID와 Vecotr를 Mapping하는 방법도 정리해보고자 합니다. 제가 참고한 자료는 아래와 같습니다. github.com/facebookresearch/faiss github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started 포스팅 본문 Faiss는 facebook에서 만든 ..