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[영상] Semantic Chunking과 한국어 RAG 실습
Day 3: 벡터 DB (Chroma, Pinecone)
[영상] Semantic Chunking과 한국어 RAG 실습
RAG 기초 > Day 3: 벡터 DB (Chroma, Pinecone)
학습 목표
Chroma, Pinecone, Qdrant 세 벡터 DB의 아키텍처와 사용 목적 차이를 설명할 수 있다 한국어 제조 문서를 Chroma에 적재하고 쿼리하는 기본 코드를 작성할 수 있다 벡터 DB 선택 시 고려해야 할 4가지 기준(규모·속도·운영·비용)을 적용할 수 있다 프로토타입과 프로덕션에서 적합한 벡터 DB를 선택할 수 있다
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핵심 포인트
- • Chroma: 로컬 임베디드, Python 3줄로 시작 — 프로토타이핑 최적
- • Pinecone: 완전 관리형, 인프라 0 관리 — 비용 높지만 단순
- • Qdrant: Rust 기반, 페이로드 필터링 강력 — 자체 호스팅 가성비 최강
- • HNSW 알고리즘이 세 DB 모두의 근사 최근접 탐색 핵심