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벡터DB를 활용한 문서 검색 실습Chroma를 이용해 문서를 벡터화하고, 검색하는 실습 진행Chroma는 설치가 간편하고 LangChain에서 기본적으로 지원하기 때문에, RAG 실습환경 세팅 1. 필수 라이브러리 설치pip install langchain langchain-community langchain-openai chromadb 2. OpenAI API Key 설정export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here" # macOS/Linuxsetx OPENAI_API_KEY "your_api_key_here" # Windows PowerShell 또는 코드 상단import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_her..

검색 시스템의 진화기존검색 시스템은 단어 일치에 의존LLM 시대에서 검색 시스템은 의미 기반 검색을 가능하게 하는 벡터 데이터베이스 기술 등장전통 DB vs 벡터 DB[전통 DB]키워드 기반 인덱싱 (역섹인, B-트리 등)정확히 같은 단어를 찾아서 검색SQL 기반 쿼리[벡터 DB]텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형 데이터를 벡터(숫자 좌표)로 저장질의(query)도 벡터화 → 가장 가까운 벡터를 검색유사한 의미를 가진 데이터 검색 기능 👉 즉, 벡터 DB는 검색 키워드 ≠ 단순 문자열 → 검색 키워드 = 벡터(의미 표현) 벡터 DB[벡터 DB 동작 원리)문서 임베딩 생성 (예: OpenAI text-embedding-3-small)벡터 DB에 저장 (텍스트 + 임베딩 + metadata)사용자 질문..