#Vector-Database

280개 한국어+영어 블로그 포스트를 테스트베드로 활용하여 다양한 검색 방법론을 실험하는 시리즈의 첫 번째 글. 키워드 검색부터 벡터 검색, 하이브리드 검색까지 각 방법의 원리를 정리하고, 실험 설계와 평가 기준을 수립한다.

PostgreSQL에서 벡터 검색을 가능하게 하는 pgvector 익스텐션의 개념, 작동 원리, 인덱스 알고리즘(HNSW), 그리고 다른 벡터 데이터베이스와의 비교를 다룬다.

2025년 최신 버전을 기준으로 pgvector (PostgreSQL 18), Qdrant 1.15, Milvus 2.6의 실제 성능, 기능, 비용을 상세 비교한다. 데이터 삽입, 검색 속도, 필터링, 확장성, 실전 시나리오별 권장사항을 다룬다.

학술 논문을 위한 전문 문서 파싱 및 RAG 시스템 구축 프로젝트 분석. Upstage Document Parse와 LLM을 활용한 고품질 멀티모달 콘텐츠 추출, 벡터 데이터베이스 구축, 그리고 Multi-Query + Reranker 기반 하이브리드 검색 시스템 구현까지 포괄적으로 다룬다.