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Windows PC에서 Prefect Server를 운영하다 보니 블루스크린, 메모리 문제나 Windows Update 등의 이슈로 때문에 PC가 다시 시작되어 스케줄러가 멈추는 현상을 1달에 1번씩은 만났습니다. 아예 Linux 서버나 Cloud 환경으로 옮겨야 하나 고민하다가 일단 Windows OS 를 유지한채로 빈도를 줄여볼 수 있을지 시도해봤습니다. 아직까지 약 2달은 문제없이 굴러가서 세팅했던 과정을 정리했습니다. 전체 구성최종적으로 구성한 흐름은 다음과 같습니다.Windows 부팅 ↓PostgreSQL Windows Service ↓Prefect Server 자동 실행 ↓일반 Worker 자동 실행 ↓(필요시) ↓Windows 사용자 자동 로그인 ↓GUI RPA Work..

안녕하세요! 오늘은 최근 데이터베이스 트렌드가 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 그 변화를 PostgreSQL의 pgvector를 활용해 어떻게 풀어낼 수 있는지 제가 이해한 만큼 간단한 예시로 정리해 보려고 합니다. 과거에는 데이터 유형이나 검색 방식에 따라 별도의 검색 엔진이나 데이터베이스를 따로 두고 조합하는 경우가 많았습니다. 그런데 최근에는 범용 DB가 전문검색(Full-text), 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, JSON 처리 같은 기능을 자체 엔진 안으로 흡수하는 방향으로 발전하고 있습니다. 데이터 이동 비용을 줄이고, 한 번의 쿼리에서 관계형 조건과 벡터 검색을 함께 처리하려는 흐름이 강해진 셈입니다. 여기서 중요한 점은 "AI가 모든 작업을 수행하지 않아도 된다"는 점입니다. 반복적이고 ..

저는 평소 전자책을 읽을 때 내용을 그대로 AI에 넣어서 검색하고 질문하는 방식으로 사용하고 있습니다. 처음에는 AI가 내용을 곡해하거나 잘못 요약할 수도 있다는 점이 마음에 걸렸습니다. 그래도 원하는 정보를 더 빨리 찾고 필요한 부분만 요약해서 읽기에는 이 방식이 훨씬 편하다고 느꼈습니다. 그러다 NotebookLM을 써보면서 이미 많은 분들이 비슷한 방식으로 쓰고 있다는 걸 알게 되었습니다. 단순히 책을 읽는 도구를 넘어 소스를 묶어두고 대화하는 흐름을 보면서, 앞으로 전자책의 형태가 어떻게 바뀔지 생각을 정리해보았습니다. 읽는 전자책에서 묻는 전자책으로기존의 HTML이나 ePub 전자책은 저자가 작성한 글을 처음부터 순서대로 읽는 정적(Static)인 매체입니다. 반면 AI에 소스를 넣어 활용하는 ..

이전에 Cursor에서 주피터 노트북 커널이 인식되지 않을 때 익스텐션 재설치로 해결했던 방법을 블로그에 공유한 적이 있었습니다. 그런데 최근에 또다시 커널 목록(Select Kernel)에 Python 환경이 전혀 뜨지 않는 문제가 발생했습니다. 지난번처럼 익스텐션을 다시 설치해보기도 하고, 가상환경(.venv)을 새로 만들거나 python.defaultInterpreterPath를 설정해보기도 했지만 이번에는 어떤 방법을 써도 목록이 채워지지 않더라고요. 확인해보니 Python이나 ipykernel이 로컬에 없어서가 아니라, Cursor(특히 Windows 환경)가 경로를 처리하는 과정에서 커널을 탐색하지 못하는 버그였습니다. 로컬 환경에는 문제가 없는데 Cursor UI가 커널을 찾아주지 못하던데,..