꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요이번 포스팅은 PostgreSQL의 PGVector extension을 활용해 벡터 데이터베이스로 사용하여 파이썬(Python)의 FastAPI를 연동해 데이터를 저장하고 조회하는 방법에 대해 정리하는 포스팅입니다. 이때, PostgreSQL에 데이터를 저장하는 방법에는 벡터 데이터베이스로 활용하므로 일반 데이터를 저장하면서 동시에 임베딩 모델(embedding model)을 활용해 텍스트를 벡터(vector)로 변환하여 저장하게 됩니다. 또한, 데이터를 조회하는 과정은 1) 제목(title)과 완벽하게 일치하는 exact match 기반 검색과 2) 코사인 유사도(cosine similarity) 기반으로 텍스트 벡터 유사도 기반으로 검색을 하는 과정을 정리합니다.PostgreSQL와 PGV..

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..