[DB] 기사 추천 & 유사도 서비스를 위한 VectorDB 도입 고려

[JunYupK]

추후 뉴스 데이터가 지속적으로 쌓였을 때, 많은 양의 뉴스 기사 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지를 고민하였습니다.

1. 트렌드 분석 및 예측 시스템

• 키워드 빈도 분석을 통한 시간대별/일자별 주요 이슈 트래킹
• 특정 주제나 키워드의 언급량 변화를 통한 사회적 관심도 예측
• 계절성이나 주기성을 가진 뉴스 주제 패턴 분석

2. 뉴스 요약 서비스

• 자연어 처리를 활용한 자동 뉴스 요약 시스템
• 다중 기사 통합 요약을 통한 이슈 브리핑 생성
• 키워드 추출 및 중요도 기반 뉴스 하이라이트 제공

의 기능을 추가하려고 합니다. 다양한 AI 서비스를 활용하기 위해서 vectorDB로의 ETL 작업이 필요하다고 판단됩니다.
그래서 pgvector를 활용하고자 합니다.

pgvector (가장 추천)

• PostgreSQL의 확장 기능으로, 기존 PostgreSQL과 완벽하게 통합
• 별도의 인프라 구축이 필요 없음
• Python과의 연동이 매우 쉬움
• Kafka와 함께 사용하기 좋은 구조