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Spring AI 시리즈 8화 – RAG 구축하기 (3): VectorStore 비교와 확장 전략기술과 산업/언어 및 프레임워크 2025. 6. 16. 18:57
RAG 시스템에서 핵심적인 컴포넌트인 VectorStore의 선택과 확장은 응답 품질과 성능에 직결됩니다. Chroma, Milvus, Weaviate, pgvector 등 주요 Vector DB들의 차이를 비교하고, Spring AI에서의 적용 방식을 전략적으로 분석합니다. VectorStore 선택, RAG의 품질을 결정한다 RAG 시스템을 구축할 때 가장 많은 시간과 고민이 들어가는 영역 중 하나가 바로 VectorStore 선택입니다.단순히 “벡터를 저장하는 곳”이라기보다는, 질문과 가장 밀접한 문서를 어떻게 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있는가를 결정짓는 핵심 컴포넌트이기 때문입니다. LLM이 아무리 뛰어나더라도, 검색된 문서가 엉뚱하면 결과는 부정확하고 불안정할 수밖에 없습니다.따라서 이 글에서..