이 글에서는 앞에서 생성한 임베딩 벡터를 ChromaDB에 저장하고,이 벡터들을 기반으로 문서 검색이 가능하도록Retriever 객체를 구성하는 전체 과정을 실습합니다.🎯 목표LangChain에서 ChromaDB 벡터 저장소 구성하기JSON → 자연어 문서 → 벡터 → Chroma 저장저장된 벡터에 대해 질문(query)으로 검색 테스트🔧 ChromaDB란?Chroma는 로컬에서 작동하는 빠르고 간단한 벡터 DB입니다. 장점 설명 ✅ 설치 필요 없음LangChain과 함께 자동 동작✅ 검색 속도 빠름작은 실습/PoC에 적합✅ 오픈소스커스터마이징 가능📝 Step 1. 문서 벡터화 후 ChromaDB에 저장하기from langchain.vectorstores import Chroma ..