Vector DB 2026 Selection

언제 RAG를, 언제 파인튜닝을, 언제 둘 다 사용할 것인가. 2026년 현재 모델 가격을 반영한 현실: 작업당 비용, 지연시간, 데이터 신선도, 그리고 데이터 양·쿼리 지연 예산·업데이트 빈도에 기반한 명확한 의사결정 트리.

세션마다 모든 것을 잊는 AI 에이전트는 2026 프로덕션에선 치명적 결함. 4대 오픈소스 메모리 레이어 심층 비교: Mem0 (58K+ stars, 21개 프레임워크 통합), agentmemory (22K+ stars, MCP 네이티브, Claude Code/Cursor 최적), Hindsight (16K+ stars, 생체모방 3계층 + 4전략 검색), MemPalace (55K+ stars 커뮤니티 리더). 벤치마크/함정/결정 트리 포함.

LlamaIndex는 LLM을 이용한 프로덕션 RAG 시스템 구축을 위한 데이터 프레임워크이다. OpenAI, Anthropic, Ollama, Qdrant, Weaviate, Chroma를 지원한다. Docker 배포, 쿼리 엔진, 에이전트, LangChain/Haystack/RAGFlow와의 벤치마크를 다룬다.

2026년 Arize Phoenix 완벽 가이드: 오픈소스 LLM 옵저버빌리티, RAG 추적, 프롬프트 버전 관리, 토큰 사용량 추적, LangChain 및 LlamaIndex 프로덕션 배포.

2026년 Haystack 완벽 가이드: 프로덕션 RAG 파이프라인, 문서 저장소, 리트리버, 에이전트, 평가 도구 및 Docker 배포를 위한 오픈소스 NLP 프레임워크.

Milvus 2.5 프로덕션 가이드: 10억 규모 벡터 검색, GPU 가속 인덱싱, Kubernetes 배포, 하이브리드 검색, Zilliz Cloud 설정.