🏆45분
Day 3 챌린지: 멀티 설비 벡터 DB 구축
Day 3: 벡터 DB (Chroma, Pinecone)
Day 3 챌린지: 멀티 설비 벡터 DB 구축
RAG 기초 > Day 3: 벡터 DB (Chroma, Pinecone)
요구사항
Chroma로 3가지 이상 설비(CNC, 유압 프레스, PLC 등)의 문서를 저장한다
설비별 메타데이터를 설계하고 적용한다
메타데이터 필터를 활용한 설비별 검색을 구현한다
문서 업데이트(버전 변경) 시나리오를 구현한다
검색 결과를 포맷팅하여 출력한다 (설비명, 문서유형, 유사도 포함)
평가 기준
- • 3가지 이상 설비의 문서가 저장되었는가
- • 메타데이터 설계가 검색에 유용한가
- • 필터링 검색이 정확하게 동작하는가
- • 버전 업데이트 로직이 구현되었는가
보너스
- • Pinecone Namespace를 활용한 설비별 분리 구현
- • 검색 결과 신뢰도 임계값 적용 (0.7 미만 필터링)
- • 검색 로그(감사 추적) 기능 구현
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖멀티 설비 벡터 DB 스키마 설계 검토AI 학습 팁
10종 이상의 설비 매뉴얼을 단일 벡터 DB에 멀티테넌트로 관리할 때 격리·검색 효율 전략을 AI와 설계하세요.
자동화 생산라인 10개 설비(프레스, 용접, 도장, 검사 등)의 매뉴얼을 단일 Weaviate 인스턴스에 저장하는 벡터 DB를 설계합니다. 다음을 검토해 주세요: 1) 설비별 Class 분리 vs 단일 Class + 메타데이터 필터 방식의 트레이드오프 (검색 성능, 유지보수 관점), 2) '모든 설비의 윤활 관련 절차'처럼 크로스 설비 검색이 필요한 쿼리 처리 방법, 3) 설비 매뉴얼 개정 시 해당 설비 문서만 증분 업데이트하는 전략, 4) 설비당 매뉴얼 규모(500~2000청크)를 고려한 인덱스 파라미터 최적화. 구체적인 스키마 설계(JSON 형식)와 함께 답해 주세요.
이 팁이 도움이 됐나요?