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이전 글에서는 질문에서 단순한 키워드 기반으로 Iceberg 테이블명을 추출하고,그에 따라 적절한 컬렉션을 자동으로 선택하는 방식을 구현했습니다.하지만 이 방식은 키워드가 명확하게 포함된 경우에만 작동하고,"이 고객이 어떤 상품을 구매했는지 알려줘" 같은 질문은 정확한 테이블 매핑이 어렵습니다.그래서 이번 글에서는:✅ GPT 모델을 활용하여 질문 문맥을 분석하고✅ 어떤 테이블이 가장 적절한지 의사결정(Mapping) 하도록 설계하며✅ 기존 FastAPI API에 이 기능을 통합합니다.이제는 질문에 "products"라는 단어가 없어도,GPT가 "아 이건 products 테이블 질문이군"이라고 판단해서 연결해줍니다.🎯 목표GPT 모델을 활용해 질문 → 테이블명 추론 기능 구현기존 키워드 매칭 방식보다 유..

RAG 시스템이 다양한 Iceberg 테이블을 다루게 되면,단일 벡터 컬렉션에 모든 문서를 저장하는 방식은 검색 정확도와 성능의 한계에 부딪히게 됩니다.예를 들어, products, orders, customers와 같은 테이블이 각각 존재한다면,각 테이블의 문서를 분리 저장하고 질문에 따라 적절한 컬렉션을 자동으로 선택해야 합니다.그래서 이 글에서는:✅ 사용자 질문에서 테이블명을 자동으로 추출하고✅ 해당 테이블에 맞는 Chroma 컬렉션을 자동으로 선택하여✅ 정확하고 빠른 검색이 가능한 RAG 시스템을 구현합니다.이 전략은 문서 수가 많거나 테이블이 10개 이상인 데이터 플랫폼에서 매우 유용합니다.🎯 목표사용자 질문에서 Iceberg 테이블명을 추출하는 로직 구현테이블별 벡터 컬렉션을 자동으로 선택하..

왜 Infrastructure as Code(IaC)가 중요한가📰 ArticleInfrastructure as Code (IaC) has become a standard practice in DevOps.It allows teams to manage infrastructure using code rather than manual configuration, which increases consistency, scalability, and repeatability.➡️ Infrastructure as Code(IaC)는 DevOps에서 표준적인 실천 방식이 되었으며,팀이 수동 설정이 아닌 코드를 통해 인프라를 관리할 수 있도록 해줍니다.이를 통해 인프라의 일관성, 확장성, 반복 가능성이 향상됩니다.Usin..