Dr. Sala Muthukrishnan

Field CTO

Dr. Sala Muthukrishnan is a seasoned technology leader with over 20 years of experience, specializing in Artificial Intelligence and Analytics. She holds a doctorate in the application of AI and brings deep domain expertise across the BFSI, telecommunications, and public sectors. Based in Singapore, she currently serves as the Field CTO at EDB, where she helps organizations drive innovation and digital transformation through data and AI-driven strategies.

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Technical Blog

PostgreSQL 벡터 검색이란? pgvector 작동 원리와 RAG 활용 사례

저자: Dr. Sala Muthukrishnan | 2025년 11월 24일 벡터 검색(Vector Search)은 정확히 일치하는 키워드가 없어도 데이터의 의미와 맥락을 분석해 관련 결과를 찾는 기술입니다. 생성형 AI(GenAI), 시맨틱 검색, 추천 시스템 및 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 구현하는 핵심 기술로 활용됩니다. 이 글에서는 PostgreSQL 벡터 검색의 기본 개념부터 임베딩 저장과 유사도 검색 과정, 코사인 유사도와 유클리드 거리의 차이, 대규모 검색을 위한 벡터 인덱싱 방법을 살펴봅니다. 또한 pgvector를 통해 EDB Postgres에서 벡터 워크로드를 기존 트랜잭션 및 분석 데이터와 함께 운영할 때의 특징을 알아봅니다. 목차...
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AIDB로 AI 데이터 파이프라인 자동화: PostgreSQL RAG 구축 가이드

Dr. Sala Muthukrishnan · 2026년 5월 18일 AIDB는 청킹(chunking), 임베딩(embedding), 벡터 인덱싱(vector indexing)으로 이어지는 AI 데이터 파이프라인 자동화를 지원하는 EDB의 Postgres 익스텐션입니다. 새로운 데이터가 입력되는 순간 데이터베이스 내부에서 실시간으로 처리됩니다. 실제 작동 방식을 살펴보기 위해 이번 글에서는 등장인물과 사건, 관계가 담긴 수사 스토리 PDF를 별도의 수작업 데이터 가공 없이 쿼리 가능한 RAG 지식 베이스로 변환합니다. 목차 AIDB가 자동화하는 작업과 중요한 이유 AIDB 자동화 파이프라인 한눈에 보기 1단계: PDF 내용을 source_documents에 적재하기 2단계: target_preparer로 청킹...
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AI Data Pipeline Automation with AIDB

AIDB is EDB's Postgres extension that automates the entire AI data preparation pipeline — chunking, embedding, and vector indexing — triggered live inside the database the moment new data arrives. To show it in action, I used an investigation story PDF: a real document full of players, events, and relationships that needed to become a queryable knowledge base without any manual data wrangling.
Technical Blog

Getting Started with Vector Search in EDB Postgres

Introduction A customer types "can't log in" into your support portal. Instantly, they find your article titled "Password Recovery Guide" — even though none of the words match. How? Vector search. In the era of Generative AI (GenAI), search has evolved far beyond simple keyword matching. Today’s users expect intelligent systems that understand meaning , context , and intent — not just literal...