pgvector로 포스트그레스에서 벡터 검색 구현하기: 임베딩 저장, HNSW 색인, 코사인 거리 검색까지
pgvector 확장을 쓰면 전용 벡터 데이터베이스 없이 포스트그레스 안에서 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 할 수 있다. 닷넷 애플리케이션으로 의미 기반 검색을 만드는 과정을 스키마 설계부터 단계별로 정리했다.
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pgvector 확장을 쓰면 전용 벡터 데이터베이스 없이 포스트그레스 안에서 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 할 수 있다. 닷넷 애플리케이션으로 의미 기반 검색을 만드는 과정을 스키마 설계부터 단계별로 정리했다.
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LangChain과 PostgreSQL로 AI 에이전트에 지속 메모리를 붙이는 방법을 단계별로 정리한다. 인메모리 세이버와의 차이, 도커로 PostgreSQL 실행, 체크포인터 코드 수정과 기억 데모까지 다룬다.
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문서를 그냥 업로드하면 토큰이 새어 나간다. Docling으로 마크다운 변환 후 청킹하고, 키워드·의미 검색을 결합한 하이브리드 RAG를 프레임워크 없이 구축하는 방법을 정리했다.
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구글 클라우드의 데이터베이스 마이그레이션 서비스가 AI로 오래된 T-SQL 저장 프로시저를 단순 번역이 아니라 CTE 같은 최신 패턴의 PostgreSQL 코드로 바꾸고, 제미나이가 그 변경 이유까지 설명해 주는 시연을 소개한다.
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문서 저장소, 검색 엔진, 벡터 DB, 큐를 따로 두지 않아도 된다. PostgreSQL의 확장 기능으로 여러 인프라를 하나로 합치는 방법과 한계를 정리했다.
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