pgvector로 AI 벡터 검색 구현하기

High class 약 30분MCP 연동

Supabase의 pgvector 확장으로 의미 기반 유사도 검색과 RAG 파이프라인을 구현합니다.

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supabase.com

STEP 1 / 3…

STEP 1. pgvector 활성화

SQL Editor → CREATE EXTENSION vector → 테이블 생성 → embedding 컬럼 추가

SQL Editor에서 `CREATE EXTENSION vector`를 실행합니다. 벡터 컬럼을 가진 테이블을 생성합니다: `embedding vector(1536)`

OpenAI text-embedding-ada-002 모델의 차원은 1536, text-embedding-3-small은 1536/512 중 선택 가능합니다.

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