벡터 DB는 어디에 쓰일까?
고차원 데이터를 다루는 시대, 벡터 데이터베이스의 진짜 쓸모는?
최근 들어 **벡터 DB(Vector Database)**라는 용어가 자주 등장하고 있다. 특히 AI와 관련된 기술을 공부하거나 검색, 추천 시스템을 설계하려는 개발자라면 한 번쯤은 들어봤을 것이다. 하지만 벡터 DB는 단지 "새로운 저장 방식" 그 이상이다. 벡터 DB는 기존의 키-값 기반 검색 구조가 해결하지 못하던 문제를 풀기 위한 솔루션이다. 그렇다면 실제로 벡터 DB는 어떤 분야에서 활용되고 있을까?
1. AI 기반의 문서 검색 (Semantic Search)
자연어를 벡터로 바꾸고, 의미 기반으로 유사한 문서를 찾는다
기존 검색 엔진은 키워드 기반이다. "강아지 훈련법"이라는 검색어를 입력하면 이와 정확히 일치하거나 일부 단어가 포함된 문서가 검색된다. 하지만 문맥은 무시된다. "반려견 행동 교정"이라는 표현이 유사한 의미를 담고 있어도 키워드가 다르면 걸리지 않는다.
벡터 DB는 이런 문제를 해결한다. 자연어 문장을 임베딩(embedding) 기법으로 고차원 벡터로 변환한 뒤, 의미적으로 가까운 벡터끼리 검색한다. 덕분에 의미는 같지만 표현이 다른 문장도 검색 가능하다. 이를 세멘틱 검색(Semantic Search) 또는 AI 기반 검색이라고 부른다.
예시:
- 고객이 "퇴사하고 싶어요"라고 입력하면, “직장 스트레스”나 “업무 번아웃” 관련 문서도 함께 검색됨
2. 추천 시스템 (Recommendation System)
사용자와 아이템을 같은 벡터 공간에 놓고 유사도를 기반으로 추천
넷플릭스나 유튜브가 보여주는 맞춤 추천은 어떻게 작동할까? 사용자 행동(시청 이력, 클릭 등)과 아이템 특성(장르, 키워드 등)을 벡터로 바꾸고, 사용자 벡터와 가장 가까운 아이템 벡터를 추천하는 방식이 일반적이다.
벡터 DB는 이러한 대규모 벡터 간의 유사도 검색을 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었다. 특히 수백만 개의 영화, 영상, 음악 중에서 가장 관련 있는 콘텐츠를 찾기 위해서 최근접 이웃 검색 (ANN, Approximate Nearest Neighbor) 기법을 사용한다.
예시:
- 사용자가 로맨틱 코미디를 많이 시청하면, 장르나 분위기가 유사한 영화를 추천
- 음악 앱에서 특정 아티스트를 자주 듣는 사용자는, 해당 아티스트의 벡터에 가까운 신곡을 추천받음
3. 이미지 검색 및 유사 이미지 탐색
이미지를 벡터로 바꾸면, "비슷한 이미지 찾기"가 가능해진다
이미지를 텍스트로 설명하기 어렵거나, 색상·형태·스타일이 비슷한 이미지를 찾고 싶을 때는 어떻게 해야 할까? 이럴 때는 이미지를 CNN(합성곱 신경망) 등의 모델을 통해 벡터로 임베딩하고, 유사한 벡터를 가진 이미지를 찾는 방식이 사용된다.
벡터 DB는 이 이미지 벡터들을 저장하고, 유사 이미지 검색을 고속으로 수행한다. 이는 쇼핑몰, 인테리어 플랫폼, 예술 작품 검색 서비스 등에서 매우 유용하게 사용된다.
예시:
- 사용자가 업로드한 옷 사진과 가장 비슷한 제품을 쇼핑몰에서 추천
- 비슷한 색조와 구도를 가진 인테리어 사례 찾기
4. 멀티모달 검색 및 생성 AI 연동
텍스트, 이미지, 음성 데이터를 모두 다룰 수 있는 검색 시스템의 기반
벡터 DB는 텍스트에만 국한되지 않는다. 음성, 이미지, 영상, 코드 등 다양한 데이터를 임베딩할 수 있는 멀티모달 모델들이 등장하면서, 서로 다른 데이터 타입 간의 비교도 가능해졌다.
예시:
- 텍스트로 "검정색 정장 입은 남자"라고 검색하면, 해당하는 이미지나 영상 클립을 찾을 수 있음
- 사용자의 질문에 가장 관련 있는 문서를 찾아 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 LLM이 답변하도록 구성
이처럼 생성형 AI와 벡터 DB의 결합은 앞으로 더욱 중요해질 전망이다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 LLM의 성능을 강화하는 데도 벡터 DB는 핵심 역할을 한다.
정리하며
벡터 DB는 단순한 저장소가 아니라, AI 시대의 "기억 창고" 역할을 한다.
그 핵심은 “의미 기반 검색”이다.
요약하자면, 벡터 DB는 다음과 같은 분야에서 주로 사용된다:
- 의미 기반 문서 검색 (Semantic Search)
- 개인화 추천 시스템
- 이미지 및 비디오 유사도 검색
- 멀티모달 검색 및 생성 AI 응용
기존의 RDBMS나 NoSQL DB와는 다르게, **벡터의 유사도 연산(코사인 유사도, 내적 등)**이 핵심 기능이며, ANN 알고리즘을 최적화한 인덱싱 구조를 통해 고차원 데이터를 빠르게 탐색한다.
AI가 점점 더 많은 영역에 파고들면서, 벡터 DB는 단순한 트렌드를 넘어 필수 인프라로 자리잡아가고 있다.
다음 글에서는 벡터 DB를 실제로 사용해보는 코드 예시와, 대표적인 벡터 DB 솔루션인 FAISS, Milvus, Weaviate 등에 대해 소개할 예정이다.
