vectorstores Provider

vectorstores Provider

vectorstores provider는 vectorstores를 AI SDK와 통합해, 벡터 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 저장하는 AI 워크플로우를 가능하게 해요.

출처: 문서

본문

설정

vectorstores 프로바이더는 @vectorstores/vercel 모듈에서 사용할 수 있어요. 다음과 같이 설치할 수 있어요:

npm install @vectorstores/vercel @vectorstores/core

문서 인덱싱

vectorstores 프로바이더를 사용하기 전에 문서용 인덱스를 정의해야 해요. 인덱스는 문서 임베딩을 벡터 데이터베이스에 저장해 콘텐츠에 대한 시맨틱 검색을 가능하게 해요.

@vectorstores/core 패키지의 VectorStoreIndex.fromDocuments 함수를 사용하면 인덱스를 쉽게 만들 수 있어요. 이 함수는 문서를 더 작은 청크로 자동 분할하고, 임베딩하고, 벡터 데이터베이스에 저장해요.

문서를 임베딩하려면 임베딩 모델이 필요해요. vercelEmbedding 함수(아래 유틸리티 참고)를 사용해 어떤 AI SDK 임베딩 모델이든 사용할 수 있어요.

인덱스가 있으면 retriever를 사용해 주어진 쿼리와의 유사도에 따라 가장 관련성 높은 문서를 찾을 수 있어요.

유틸리티

vectorstores 프로바이더는 AI SDK를 vectorstores와 통합하기 위한 두 가지 주요 유틸리티 함수를 제공해요.

vercelEmbedding

vercelEmbedding 함수는 어떤 AI SDK 임베딩 모델이든 vectorstores에서 사용할 수 있게 적응시켜요. 이를 통해 OpenAI나 Cohere 같은 임베딩 프로바이더를 vectorstores 생태계 내에서 사용할 수 있어요.

vercelEmbedding 함수로 인덱스를 만드는 예시예요:

import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { vercelEmbedding } from '@vectorstores/vercel';
import { VectorStoreIndex } from '@vectorstores/core';

const documents = [new Document({ text: 'This is a large document.' })];

const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments(documents, {
  embedFunc: vercelEmbedding(openai.embedding('text-embedding-3-small')),
});

vercelTool

vercelTool 함수는 vectorstores retriever를 AI SDK 도구로 감싸서, 벡터 데이터베이스의 데이터에 자율적으로 접근할 수 있는 에이전트를 가능하게 해요.

import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { vercelTool } from '@vectorstores/vercel';

const { text } = await generateText({
  model: openai('gpt-5-mini'),
  tools: {
    search: vercelTool({
      retriever: index.asRetriever(),
      description: 'Search the knowledge base for pricing information',
    }),
  },
  prompt: 'What is the price of a burrito?',
});

설정 옵션

사용 사례

Agentic RAG

벡터 데이터베이스의 지식 저장소에 대해 질문을 해요. LLM은 도구를 사용해 벡터 데이터베이스를 쿼리할지 자율적으로 결정하고, 관련 콘텐츠를 검색하며, 조회 결과를 응답에 통합해요.

예시 보기 →

에이전트 메모리 시스템

메모리를 벡터 데이터베이스에 저장하는 도구와 벡터 데이터베이스에서 메모리를 검색하는 도구를 결합해, 대화 간 사용자별 정보를 저장하고 검색해요.

예시 보기 →

참고 자료

• Vectorstores 문서
• Vectorstores AI SDK 통합

더 알아보기 (Learn more)

• 출처 문서: vectorstores Provider