Qdrant를 걷어내고 Cloudflare AI Search로: 블로그 RAG 운영 단순화 마이그레이션
블로그 RAG의 Qdrant 3개 컬렉션과 수동 임베딩·keepalive를 걷어내고, AI Search 107페이지·271벡터 자동 색인으로 이관한 운영 단순화 회고
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블로그 RAG의 Qdrant 3개 컬렉션과 수동 임베딩·keepalive를 걷어내고, AI Search 107페이지·271벡터 자동 색인으로 이관한 운영 단순화 회고
블로그에 AI 챗봇을 직접 붙이며 했던 고민들. RAG와 캐싱 레이어를 어떻게 엮었고, 챗봇 UI는 어떻게 다듬었고, 어디서 삽질했는지 러프하게 정리합니다.
PostgreSQL + pgvector 환경을 만들고, Snowflake 스타일 시맨틱 레이어 YAML을 엔티티 단위로 분해해서 Solar Embedding으로 적재하기까지
RAGPlay(ragplay.vercel.app)을 직접 써보고 정리한 리뷰. 한국어 사내 문서를 넣고 Fixed, Recursive, Parent-Child 청킹을 직접 비교해봤습니다.
공공데이터를 PostgreSQL에 적재하고, 시맨틱 레이어 + pgvector RAG + LLM으로 자연어를 SQL로 변환하는 에이전트를 단계적으로 구현하는 프로젝트 시작
공공데이터로 RAG 뚝딱거려보기 시리즈를 마무리하며 — 무엇을 만들었고, 무엇을 배웠는지
질의 분석, 멀티 소스 라우팅, relevance 기반 fallback까지 넣어 Agentic RAG 실행 루프를 만든 기록
HyDE와 Multi-Query 기법으로 사용자 질의를 재작성해 검색 품질을 향상시키는 실험기
Hybrid Search로 후보를 뽑고, Re-ranker로 다시 정렬하는 2단계 파이프라인 구축기
BM25 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 Hybrid Search 구현기 — Naive RAG의 한계를 정면 돌파합니다
ChromaDB에서 Qdrant Cloud로 전환하고, OpenAI 임베딩 기반 Naive RAG 파이프라인을 완성하기까지
부산광역시 가족사랑카드 API 연동 및 데이터 정제 전략
Python uv와 LangChain을 활용한 프로젝트 구조 설계
공공데이터포털 API를 활용한 RAG 에이전트 개발 프로젝트 시작
읽어주셔서 고맙습니다.