1. Vector Stores의 개념 elsatic search, redis, mongo db, postgreSQL의 기존 데이터베이스와 달리 chroma, pinecone, faiss 같은 벡터 DB는 고차원적인 벡터 데이터를 다루는 것에 가장 유용하다. 기존 DB는 구조를 가지는 정형화된 반면, 벡터 DB는 비정형적인 db(몽고 DB)같은 DB들이 뜨다가, 벡터 임베딩을 다루는 DB들이 점차 증가하게 되었다. vector library는 DB로서의 기능(CRUD)은 없다. 이는 벡터 임베딩을 임시적으로 저장하고, 내가 원하는 유사도가 높은 임베딩을 찾아내는 그런 검색에 특화된 라이브러리이다. FAISS는 메타에서 만든 라이브러리인데, 이것만 잘 활용해도 RAG 시스템을 구축하는데 문제가 없다. 다만..
