? [#Pinecone 튜토리얼] 문서 전처리, 저장과 한국어 형태소 분석기 + HybridSearch 를 지원하는 PineconeKiwiHybridRetriever 사용 방법

Pinecone VectorStore 을 사용하는 방법에 대해서 주로 다룹니다.

주요 내용
- Chroma, FAISS 튜토리얼 개편 안내
- Chroma 의 멀티모달 Embedding + 이미지 Retriever 예제 추가
- Pinecone 인덱스 생성, 문서 전처리, metadata 태깅
- 문서 내용 기반 Sparse Encoder 학습 후 이를 Retriever 시 활용
- Pinecone 의 Retriever 를 Kiwi 형태소 분석 + 학습된 Sparse Encoder 기반 Hybrid Search 를 가능케하는 PineconeKiwiHybridRetriever 소개
- 분산 처리 로직을 추가하여 대용량 문서의 Upsert 속도를 대폭 개선
- Retriever 로 동적 filter 기능 추가 (페이지 필터, 문서 지정 필터 등)
langchain-teddynote 패키지에 신규 기능들을 추가해 놓았고, 앞으로도 신규 기능들을 추가해 나갈 예정입니다.

📘 튜토리얼: https://wikidocs.net/252407
💻 코드: https://github.com/teddylee777..../langchain-kr/blob/m

⭐️패스트캠퍼스 RAG 비법노트⭐️
링크: https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy
- Naive RAG
- Advanced RAG
- Agent
- LangGraph
- 수강하신 분들께만 드리는 소스코드

📘 랭체인 튜토리얼 무료 전자책(wikidocs)
https://wikidocs.net/book/14314

✅ 랭체인 한국어 튜토리얼 코드저장소(GitHub)
https://github.com/teddylee777/langchain-kr

🤖 디스코드 채널
https://discord.gg/q3RvQZ5CfK

#vectorstore #rag
---
📍 "테디노트의 RAG 비법노트" 랭체인 강의: https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy
📘 랭체인 한국어 튜토리얼(무료 전자책): https://wikidocs.net/book/14314
📝 테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
💻 GitHub 소스코드 저장소: https://github.com/teddylee777