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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.
한글 PDF 텍스트 + OCR 하이브리드 파서 구축기
한국어 PDF의 CID 인코딩 깨짐 문제를 해결하기 위한 텍스트 + OCR 하이브리드 파싱 파이프라인을 정리한다. pdfplumber와 Tesseract OCR을 결합해 이미지 기반 PDF까지 대응하는 방법을 다룬다.
Qdrant Async API — Python 비동기 벡터 검색 클라이언트 활용
Qdrant의 Python AsyncQdrantClient를 활용한 비동기 벡터 검색을 정리한다. FastAPI/Quart 환경에서의 비동기 CRUD, gRPC 비동기 통신, 동시성 성능 향상 전략을 다룬다.
Qdrant + LangChain 연동 — 벡터 스토어와 Retriever 설정 가이드
langchain-qdrant 모듈로 Qdrant를 LangChain 벡터 스토어로 활용하는 방법을 정리한다. Dense/Sparse/Hybrid 검색 설정, 메타데이터 필터링, Retriever 변환, 임베딩 모델 연동을 다룬다.