AKS에 Qdrant 배포하기: 쉽게 시작하는 Qdrant와 RAG 개발 환경

이 게시물은 Azure Kubernetes Service(AKS)를 활용하여 벡터 데이터베이스인 Qdrant를 빠르고 간편하게 배포하는 방법을 소개합니다.

RAG와 Qdrant 개요

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색해 언어 모델의 응답 품질을 향상시키는 기술
• Qdrant는 HNSW 알고리즘을 사용해 빠르고 효율적인 벡터 검색을 제공
• Kubernetes 기반 확장성으로 데이터 증가에 따른 성능 유지 가능

배포 및 설정 과정

• kubectl을 사용해 네임스페이스, PVC, 서비스, Deployment, Ingress 등 필수 리소스 구성
• Ingress 설정에 proxy-body-size 및 타임아웃 조정으로 대용량 데이터 처리 안정화
• 도메인 기반 접근 가능하도록 Ingress 설정 수행

결론 및 부록

• AKS와 Kubernetes를 통해 개발 초기 단계에서 복잡한 설정 없이 Qdrant 환경을 빠르게 구축 가능
• 상용 시스템 구축 시 샤딩과 데이터 복제 지원으로 안정성과 성능 향상 기대
• Qdrant, Milvus, Weaviate 벡터DB 비교를 통해 각 기술 특성 소개