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📌 개요 이 글에서는 PostgreSQL pgvector를 효과적으로 활용하여 AI 검색을 구축하고 운영하는 전략을 다룹니다.특히, 대규모 벡터 데이터를 효과적으로 저장 & 검색하는 DB 설계, 벡터 데이터의 백업 및 최적화, 성능 개선 기법 등을 다룹니다. ✅ pgvector를 AI 검색 시스템에 적용하는 실제 사례✅ 대규모 벡터 데이터를 효과적으로 저장 & 검색하는 DB 설계✅ 벡터 데이터 백업, 모니터링, 성능 최적화 방법✅ 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure)에서 pgvector 운영 고려 사항 🚀 1. AI 검색 시스템에서 pgvector 활용 사례 🔹 1️⃣ 문서 검색 시스템 (AI RAG)  ✅ 사용 사례: 대규모 문서에서 AI가 적절한 문장을 찾아 응답하는 Retrieval-A..

📌 개요 이 글에서는 FastAPI + PostgreSQL + pgvector를 활용한 대규모 벡터 검색 성능 최적화 방법을 다룹니다.✅ pgvector의 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱스를 활용한 검색 속도 개선✅ 대량 벡터 데이터 처리 및 검색 최적화✅ Kubernetes에서 FastAPI의 Auto Scaling 적용 🚀 1. pgvector의 성능 최적화를 위한 HNSW 인덱스 적용 pgvector는 벡터 검색을 최적화하기 위해 L2 distance (유클리드 거리), Cosine similarity, Inner product 등의 방법을 지원합니다.HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱스를 활용하면 대규모 ..