pgvector로 AI 벡터 검색 구현하기
Supabase의 pgvector 확장으로 의미 기반 유사도 검색과 RAG 파이프라인을 구현합니다.
따라 하기
1단계
pgvector 활성화
- ›SQL Editor에서
CREATE EXTENSION vector를 실행합니다. - 벡터 컬럼을 가진 테이블을 생성합니다:
embedding vector(1536)
Supabase 열기찾을 위치 SQL Editor›CREATE EXTENSION vector›테이블 생성›embedding 컬럼 추가
팁 OpenAI text-embedding-ada-002 모델의 차원은 1536, text-embedding-3-small은 1536/512 중 선택 가능합니다.