🔍 벡터 데이터베이스 (Vector Database)란?
"벡터 데이터베이스는 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 유사도를 기반으로 빠르게 검색하는 데이터베이스."
🧠 1. 벡터 데이터베이스란?
벡터 데이터베이스(Vector DB) 는 텍스트, 이미지, 오디오 같은 데이터를 고차원 벡터(High-dimensional vector) 로 변환해 저장하고, 이를 유사도 검색(Similarity Search) 에 활용하는 데이터베이스.
일반적인 관계형 데이터베이스(RDB)는 정확한 키-값 검색을 수행하지만, 벡터 데이터베이스는 유사한 데이터를 찾는 것.
🔧 2. 벡터 데이터베이스가 필요한 이유
기존 RDBMS와 NoSQL DB는 정형화된 데이터를 검색하는 데 최적화되어 있음. 하지만 LLM과 같은 AI 모델을 활용하려면 의미 기반 검색(Semantic Search) 이 필요.
📌 벡터 DB가 필요한 주요 이유
1. 자연어 검색 (Semantic Search)
- 키워드 검색이 아니라 의미적으로 가까운 문장을 찾을 수 있음.
- 이미지 & 영상 검색
- 이미지의 특징을 벡터로 변환해 유사한 이미지를 빠르게 찾을 수 있음.
- 추천 시스템
- 사용자의 행동을 벡터로 변환하여 유사한 취향을 가진 사용자에게 맞춤 추천.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- LLM이 최신 데이터를 활용할 수 있도록 외부 정보를 벡터 형태로 저장 후 검색.
🏗️ 3. 벡터 데이터베이스의 동작 원리
📌 1) 데이터 벡터화 (Embedding)
- 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 고차원 벡터로 변환
- 보통 AI 모델(예: OpenAI의
text-embedding-ada-002) 을 활용
📌 2) 벡터 저장
- 변환된 벡터를 벡터 DB 에 저장
- 추가적인 메타데이터(예: 원본 텍스트, 태그 등)도 함께 저장 가능
📌 3) 유사도 검색 (Similarity Search)
- 특정 벡터와 가장 유사한 벡터를 찾아줌
- 코사인 유사도(Cosine Similarity), 유클리드 거리(Euclidean Distance) 같은 방법 사용
📌 4) 검색 결과 반환
- 벡터 유사도를 기반으로 가장 가까운 데이터 반환
- 자연어 검색, 이미지 검색, 추천 시스템 등에 활용
🚀 4. 대표적인 벡터 데이터베이스
| 벡터 DB | 특징 |
|---|---|
| FAISS | Facebook에서 개발, 빠른 검색 속도, 오픈소스 |
| ChromaDB | LLM + 벡터 검색 최적화, RAG에 특화됨 |
| Pinecone | 클라우드 기반, 대규모 데이터 처리 가능 |
| Weaviate | 그래프 검색 지원, 다양한 플러그인 제공 |
| Milvus | 오픈소스, 대량 벡터 데이터 검색에 최적화 |
📌 5. 벡터 데이터베이스 활용 사례
💬 1) 자연어 검색 (Semantic Search)
예시: 고객이 "배송이 지연됐어요" 라고 입력하면, 기존의 배송 관련 문의 내역 중 가장 유사한 사례를 찾아 응답.
🖼️ 2) 이미지 검색
예시: 사용자가 특정 그림을 업로드하면, 벡터화하여 비슷한 스타일의 그림을 검색.
📊 3) 추천 시스템
예시: 사용자 행동 데이터를 벡터로 변환해, 비슷한 취향의 사용자에게 맞춤 추천 제공.
📚 4) RAG (Retrieval-Augmented Generation)
예시: GPT-4 같은 모델이 벡터 DB에서 최신 문서를 검색한 후, 이를 기반으로 정확한 답변 생성.
🔥 6. 벡터 데이터베이스 사용 시 고려할 점
- 벡터 차원(Dimensionality)
- 벡터 차원이 너무 크면 성능 저하 가능 → 적절한 차원 설정 필요
- 인덱싱 방식
- 효율적인 검색을 위해 ANN (Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘 활용
- 실시간 업데이트 여부
- 일부 벡터 DB는 실시간 데이터 추가가 어려울 수 있음
- 확장성(Scalability)
- 대량 데이터 저장 시 성능 저하 방지 필요
