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#RAG

2026-05 7편

  1. 환경으로서의 하네스

    벡터 DB에 경험을 수천 건 채워도 에이전트는 달라지지 않는다. 무엇을 바꿀지, 성공을 어떻게 판별할지, 실패하면 어디까지 되돌릴지 정하는 하네스가 필요하다

    AI·Agent #28

  2. 적응으로서의 기억

    장기 실행 에이전트에서 메모리가 working·episodic·semantic·procedural로 나뉘고 RAG 저장소에서 정책 적응의 기반이 된 이유

    AI·Agent #27

  3. LightRAG 계열 4종 비교 — 같은 뿌리, 다른 프로덕션화 전략

    LightRAG 파생 3종 소스 비교: RAG-Anything은 멀티모달, ApeRAG는 플랫폼화(multi-hop 없음), EdgeQuake는 Rust 재구현

    AI·RAG #25

  4. PDF-Markdown 변환 도구 5종 비교

    학술 논문 PDF 변환 도구 5종을 100점 만점 루브릭으로 평가했습니다. 수식과 표를 살린 mineru가 92점, markitdown은 14점

    AI·RAG #17

  5. Apache AGE 없이 LightRAG — Recursive CTE로 그래프 저장소 구현

    LightRAG의 BaseGraphStorage를 plain PostgreSQL + RCTE로 구현. 1-hop lookup 중심의 retrieval 패턴이 평면 SQL과 잘 맞는 이유

    AI·RAG #14

  6. 데이터베이스에서 AI까지 떠맡아야 할까

    Oracle 23ai · EDB AIDB · PostgresML · Timescale pgai · pg_aidb — 다섯 시스템 비교와 추상화 경계 논의

    DB #9

  7. PostgreSQL로 Elasticsearch 대체하기

    PostgreSQL만으로 Elasticsearch를 대체할 수 있는지 한국어 검색으로 8단계 측정했다. 품질은 동등했고 단일 노드 latency는 2~5배 빨랐다

    DB #7

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