Show GN: VectorWave - 데코레이터 한 줄로 파이썬 함수 입출력을 Vector DB에 자동 저장/캐싱하는 프레임워크

안녕하세요, 파이썬 함수/메서드의 실행 데이터를 자동으로 벡터 데이터베이스(Weaviate)에 저장하고 관리해주는 오픈소스 프레임워크 VectorWave를 개발하여 소개합니다.

RAG 시스템을 구축하거나 LLM 애플리케이션을 만들 때, 데이터 수집과 임베딩, 그리고 로깅 파이프라인을 구축하는 것이 번거로웠던 경험에서 시작된 프로젝트입니다.

Github: https://github.com/cozymori/vectorwave

VectorWave란?
VectorWave는 @vectorize 데코레이터를 사용하여 복잡한 설정 없이 함수의 소스 코드, 독스트링, 실행 시 입력값/반환값 등을 자동으로 임베딩하여 Vector DB에 저장합니다. 이를 통해 "코드 실행의 의미론적 검색" 과 "시맨틱 캐싱" 을 가능하게 합니다.

주요 기능
Seamless Auto-Vectorization:

@vectorize 데코레이터 하나만 붙이면 함수의 메타데이터(정적)와 실행 로그(동적)가 자동으로 Vector DB에 저장됩니다.

Semantic Caching (비용 절감):

LLM 호출과 같이 비용이 비싼 함수의 경우, 입력값의 의미적 유사성(Semantic Similarity)을 기반으로 캐시된 결과를 반환하여 API 비용과 지연 시간(Latency)을 획기적으로 줄여줍니다.

AI 기반 자동 문서화:

함수의 search_description 등을 LLM이 자동으로 생성하여 검색 품질을 높이고 개발자의 문서화 부담을 줄입니다.

분산 추적 (Distributed Tracing):

@trace_span과 결합하여 복잡한 워크플로우를 하나의 trace_id로 묶어 실행 흐름을 시각화하고 모니터링할 수 있습니다.

Auto-Injection:

기존 비즈니스 로직 코드를 수정하지 않고 외부에서 기능을 주입하여 모니터링/로깅을 적용할 수 있습니다.

Docs: https://cozymori.github.io/vectorwave-docs/
위의 문서에서 자세한 내용을 보실수 있습니다.

많은 피드백과 기여 부탁드리고 맘에 드시면 스타한번 부탁드립니다!