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pgvector와 EF Core 통합을 통한 인프라 단순화 및 데이터 동기화 문제 해결
RAG with EF Core and pgvector
AI 요약
Context
전용 Vector Database 도입 시 발생하는 SaaS 비용 증가 및 인프라 관리 부담 분석. 특히 Relational Database와 Vector DB 간의 데이터 불일치로 인한 분산 시스템 동기화 복잡성 식별.
Technical Solution
- PostgreSQL 내 pgvector Extension 채택을 통한 Relational 데이터와 Vector Embedding의 단일 저장소 통합
- EF Core의 UseVector() 설정을 통한 .NET 객체 모델과 PostgreSQL Vector 타입의 매핑 자동화
- OpenAI text-embedding-3-small 모델의 1536차원 벡터를 Column Type으로 정의하여 스키마 일관성 확보
- HNSW Index 도입을 통한 Approximate Nearest Neighbor 검색 구현으로 대규모 데이터셋의 쿼리 레이턴시 최적화
- LINQ 쿼리 내 CosineDistance 연산과 Relational Filter를 결합하여 단일 SQL 문으로 Semantic Search 수행
- HNSW의 m 및 ef_construction 파라미터 튜닝을 통한 Recall 성능과 검색 속도 간의 Trade-off 조절
실천 포인트
- .NET 환경에서 PostgreSQL 사용 중인 경우 전용 Vector DB 도입 전 pgvector 검토 - 2000차원 이상의 벡터 사용 시 HNSW 인덱스 제약을 고려하여 halfvec 타입 또는 차원 축소 검토 - TenantId와 같은 필터링 컬럼에 일반 Index를 병행 설정하여 Filtered Vector Search 성능 최적화 - 검색 정확도 향상이 필요한 경우 쿼리 시점의 hnsw.ef_search 값 조정 적용