🧠 벡터 DB 완전 가이드

import chromadb

# 1. 크로마 로컬 클라이언트 초기화
client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")

# 2. 컬렉션 생성 (기본 임베딩 모델 제공)
collection = client.get_or_create_collection(name="ai_devops_docs")

# 3. 문서 및 메타데이터 적재
collection.add(
    documents=[
        "FastAPI는 파이썬 기반의 초고속 웹 프레임워크입니다.",
        "Docker는 컨테이너 기반으로 애플리케이션을 배포하는 도구입니다.",
        "Vector DB는 AI 고차원 임베딩을 전문적으로 검색하는 저장소입니다."
    ],
    metadatas=[
        {"category": "backend"},
        {"category": "ops"},
        {"category": "database"}
    ],
    ids=["doc1", "doc2", "doc3"]
)

# 4. 유사도 검색 수행
results = collection.query(
    query_texts=["컨테이너 배포 도구는 무엇인가요?"],
    n_results=1
)

print("검색 결과:", results["documents"][0][0])
# 출력: Docker는 컨테이너 기반으로 애플리케이션을 배포하는 도구입니다.

# 1. Milvus (PyMilvus) Enterprise RBAC 설정 예시
from pymilvus import connections, utility, Role

connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 사용자(User) 및 커스텀 롤(Role) 생성
utility.create_user(user="rag_app_user", password="securePassword123")
role = Role("rag_search_role")
role.create()

# 롤에 특정 컬렉션의 읽기 권한(ReadOnly) 매핑
# Global, Collection 등 다양한 스코프 지정 가능
role.grant(object_type="Collection", object_name="ai_docs", privilege="Search")
role.grant(object_type="Collection", object_name="ai_docs", privilege="Query")

# 사용자에게 롤 바인딩
role.add_user("rag_app_user")

# 2. Pinecone API Key Scopes (SaaS Access Control)
# Pinecone은 API Key 단위로 권한(Scope)을 제어할 수 있습니다.
# - Read-Only: 쿼리(query) 호출만 허용. 모바일 클라이언트나 공개 조회 환경용.
# - Write: 데이터 삽입(upsert) 및 삭제(delete) 허용. 백엔드 전용 파이프라인.
# - Admin: 컬렉션 생성/삭제(create_index) 권한 포함.