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#벡터 DB
3개의 포스트
기술RAG검색
2026.08.30RAG는 생각보다 단순합니다 — 벡터 DB 없이 시작하는 6단계 레시피
RAG를 어렵게 느끼는 이유는 개념이 아니라 '처음부터 임베딩·벡터 DB·청킹을 다 갖춰야 한다'는 오해 때문입니다. 오픈북 시험 비유로 RAG의 뼈대를 3분 안에 잡고, 라이트하우스 뉴스레터가 정리한 6가지 RAG 레시피를 전문 검색부터 전체 임베딩까지 계단처럼 올라가며 살펴봅니다. 실제 시스템의 60%는 검색기 하나와 프롬프트 한 장으로 충분합니다. 우리 팀에 맞는 출발점을 고르는 진단 도구와, 같은 질문을 세 방식으로 검색해 보는 놀이터를 함께 담았습니다.
코어닷투데이26분
기술RAGLong Context
2026.01.17RAG vs Long Context 2026 — 10M 토큰 시대, 검색이 여전히 필요한가?
GPT-2의 1,024 토큰에서 Llama 4 Scout의 1,000만 토큰까지 — 컨텍스트 윈도우가 10,000배 커졌다. 이제 RAG는 필요 없는가? 2026년의 답은 '둘 다'이면서 '상황에 따라 다르다'이다.
코어닷투데이32분
기술SQLNoSQL
2025.11.25SQL vs NoSQL 특집 (Part 2): 2026년 데이터베이스 지형도와 선택 가이드
MongoDB는 ACID를, PostgreSQL은 JSON을 품었다. Netflix는 Cassandra에서 CockroachDB로, Discord는 MongoDB에서 ScyllaDB로 갈아탔다. 2026년, 데이터베이스의 경계는 무너지고 있다. NoSQL 5가지 유형 비교, NewSQL, 벡터 DB, 그리고 실전 선택 가이드.
코어닷투데이24분