뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "pgvector·Gemini로 RAG 시스템 처음부터 구현하기" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-28 tags: [ai-news] source: "https://dev.to/hiroki-kameyama/building-a-rag-system-from-scratch-with-pgvector-and-gemini-introduction-c8i" sidebar: order: 0

제목(한글): pgvector·Gemini로 RAG 시스템 처음부터 구현하기 원문 제목(영문): Building a RAG System from Scratch with pgvector and Gemini — Introduction 원문: Building a RAG System from Scratch with pgvector and Gemini — Introduction 소스: dev-to-ai MD 파일: content/2026-06-28/dev-to-ai-building-a-rag-system-from-scratch-with-pgvector-a.md

핵심 내용

LLM 앱 개발에서 피할 수 없는 패턴이 있어요. 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)인데요, pgvector와 Gemini로 직접 구현하는 가이드가 나왔어요.

핵심 개념은 세 가지예요. 텍스트를 768개 숫자 벡터로 바꾸는 임베딩, 키워드가 아닌 의미적 거리로 검색하는 벡터 DB, 그리고 LLM이 모르는 내부 문서를 실시간으로 주입하는 RAG 패턴이에요.

가이드는 6단계로 구성돼요. 기본 RAG 구현부터 Tool Use, AI 에이전트, MCP 서버, Render·Supabase 클라우드 배포까지 순서대로 확장하는 방식이에요.

회사 내부 문서나 최신 스펙 같은 정보를 LLM에 붙이고 싶다면, 이 시리즈가 실전 구조를 잡는 데 좋은 출발점이 될 거예요.

잡돌쌤의 한마디

사내 문서·최신 스펙은 학습 데이터에 없어요. RAG 없이는 LLM이 그 정보를 쓸 수 없거든요.

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출처: Building a RAG System from Scratch with pgvector and Gemini — Introduction