기술노트 — AI·풀스택·인프라 실전 개발 지식 | 영삼넷

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HNSW 인덱스 튜닝 — ef_search·M으로 벡터 검색 속도-정확도 잡기

RAG 검색이 느리거나 문서를 놓치는 진짜 원인은 HNSW 파라미터일 때가 많다. ef_search·M·ef_construction의 역할과 recall@k로 스위트 스폿을 찾는 실전 튜닝.

#HNSW#벡터 인덱스#ef_search

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pgvector — PostgreSQL로 벡터 검색·RAG 구현하기

PostgreSQL 안에서 임베딩 유사도 검색을 하는 pgvector. 거리 연산자 선택, HNSW 인덱스, 하이브리드·필터 검색까지 실전 관점으로 정리했습니다.

#pgvector#벡터검색#임베딩

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HNSW vs IVFFlat — 벡터 인덱스 두 종류, 언제 무엇을

pgvector의 두 벡터 인덱스 HNSW와 IVFFlat을 리콜·속도·메모리·증분 갱신 관점으로 비교. 파라미터 튜닝과 필터 조합 함정까지 RAG 실무 기준으로 정리했다.

#HNSW#IVFFlat#pgvector

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pgvector vs Qdrant vs Pinecone — 1억 벡터 운영 실측·결정 가이드

같은 1억 벡터 RAG 워크로드를 pgvector·Qdrant·Pinecone에 동시 운영한 6개월 실측. 정확도·QPS·비용·운영 부담.

#pgvector#Qdrant#Pinecone

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Redis 8 Vector Sets — pgvector·Qdrant와 어디서 갈리는가

Redis 8의 Vector Sets 자료구조와 pgvector·Qdrant 비교. 사용 사례별 결정 가이드와 실측 벤치마크.

#Redis#Vector#pgvector

pgvector 0.10 vs Qdrant vs Pinecone vs Milvus — 2026 Vector DB 비교

2026년 4월 기준 Vector DB 4강 비교 — 비용·성능·운영 부담·통합. RAG 시스템 규모별 선택 가이드.

#VectorDB#pgvector#Qdrant

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벡터 데이터베이스 심화 — pgvector로 PostgreSQL에서 RAG 구현

pgvector 확장으로 PostgreSQL에서 벡터 검색과 RAG를 구현하는 심화 가이드.

#pgvector#PostgreSQL#RAG