PostgreSQL 기반 AI 검색 엔진, pgContext 공개

pgContext는 별도의 벡터 데이터베이스를 구축할 때 발생하는 데이터 동기화, 권한 관리, 백업 문제를 해결하기 위해 PostgreSQL 내부에서 직접 검색을 수행하는 확장(extension)입니다.

주요 특징은 다음과 같습니다:

• 하이브리드 검색 지원: 밀집 벡터(Dense Vector) 검색과 전문 검색(Full-text Search)을 결합하여 제공합니다.
• 필터 인지형 ANN (Filter-aware ANN): 단순 후처리 방식이 아닌, 검색 과정에서 메타데이터 필터링을 통합하여 높은 재현율(Recall)을 유지합니다.
• 데이터 일관성: PostgreSQL의 **MVCC 가시성, 행 수준 보안(RLS), 접근 제어(ACL)**를 그대로 활용하여 데이터 불일치와 보안 문제를 방지합니다.
• 유연한 필터링: JSONB 경로 및 컬럼에 대해 Qdrant 스타일의 복잡한 논리 연산(must, should, must_not 등)을 지원합니다.

이 프로젝트는 Rust로 구현되었으며, HNSW 가속 구조를 사용하여 성능을 최적화하면서도 원본 데이터의 무결성을 유지하는 데 초점을 맞추고 있습니다.