Tag: 벡터검색
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OpenSearch 벡터 인덱스 생성 가이드 — k-NN 인덱스 설정과 매핑
OpenSearch에서 k-NN 벡터 인덱스를 생성하는 기본 절차를 정리한다. knn_vector 필드 매핑, 엔진 선택(NMSLIB, Faiss, Lucene), space_type과 dimension 설정 방법을 다룬다.
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“Qdrant + FastAPI 문서 기반 RAG 파이프라인 구현”
“FastAPI와 Qdrant를 활용한 문서 기반 RAG 파이프라인 예제를 정리한다. 파일 업로드부터 확장자별 로더, 청킹, Qdrant 벡터 색인, Dense/Sparse/Hybrid 검색까지 전 과정을 다룬다.”
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LangChain과 Qdrant 통합 — Dense, Sparse, Hybrid 검색 구현
langchain-qdrant 모듈을 사용해 Qdrant를 LangChain과 연동하는 방법을 정리한다. Dense Vector, Sparse Vector, Hybrid 검색, 메타데이터 필터링, Retriever 변환 등의 기능을 예제와 함께 다룬다.
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“Qdrant를 위한 Semantic Chunking — 임베딩 기반 문서 분할”
“Qdrant에 저장할 문서를 의미적으로 분할하는 Semantic Chunking 방법을 정리한다. 문장 임베딩 유사도로 청크 경계를 결정하고, 고정 길이 분할 대비 검색 정확도를 높이는 구현 방법을 다룬다.”