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#chroma
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파이썬 벡터 DB 하이브리드 검색 쿡북
의미 검색과 키워드 검색을 함께 쓰는 하이브리드 검색을 Supabase 계열 조합(tsvector·pgvector·RRF)과 Chroma·Milvus·Qdrant·Weaviate·FAISS 같은 전용 벡터 DB로 각각 구현하는 방법을 코드 수준에서 비교한다. 인덱싱 알고리즘·메모리 사용량 추정·저장 방식·보안 모델·워크로드별 선택 기준과 자주 하는 실수까지 정리한 쿡북이다.
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Supabase vs FAISS Chroma 하이브리드 검색
의미 검색과 키워드 검색을 하나로 합치는 하이브리드 검색을 Postgres 한 대로 구현하는 Supabase 조합 (pgvector·tsvector·RRF)과 FAISS·Chroma 같은 전용 벡터 DB 중 어느 쪽으로 만들지 비교한다. 인덱스 구조의 동작 원리부터 실제 코드·성능 수치·워크로드별 선택 기준까지 정리한다.
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Pinecone에서 FAISS Chroma로 마이그레이션
관리형 벡터 DB인 Pinecone에서 오픈소스인 FAISS·Chroma로 옮기는 이유와 절차를 정리한다. 옮긴 뒤 새로 떠안는 운영 부담도 함께 짚는다. 비용 절감과 데이터 주권을 목표로 하는 팀이 실제로 부딪히는 함정과 검증 방법을 함께 다룬다.
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