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벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 저장하고 관리하며 인덱싱합니다.
벡터 데이터베이스에서는 데이터 포인트가 “벡터”라고 불리는 숫자 배열 형태로 저장되며, 이러한 벡터는 유사성을 기반으로 비교되고 그룹화될 수 있습니다. 이 설계는 지연 시간이 짧은 쿼리를 지원하므로 인공 지능(AI) 애플리케이션에 이상적입니다.
벡터 데이터베이스는 생성형 AI 활용 사례에 필요한 속도와 성능을 제공하기 때문에 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 실제로 2025년 연구에 따르면 벡터 데이터베이스 도입률은 전년 대비 377% 증가했으며 , 이는 대규모 언어 모델(LLM) 관련 기술 중 가장 빠른 성장률입니다.
최근 몇 년 사이 데이터의 특성은 크게 변화했습니다. 데이터는 더 이상 전통적인 데이터베이스의 행과 열에 정리된 정형적인 정보에만 국한되지 않습니다. 소셜 미디어 게시물, 이미지, 동영상, 오디오 등을 포함한 비정형 데이터는 양과 가치 모두에서 증가하고 있으며 기업의 AI 전략을 재편하는 동시에 데이터 인프라에 새로운 요구 사항을 제시하고 있습니다.
기존의 관계형 데이터베이스는 정의된 스키마 내에서 정형 및 반정형 데이터 세트를 관리하는 데 탁월합니다. 그러나 AI 워크로드를 위해 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스에 로드하고 준비하는 과정은 많은 작업을 요구합니다.
기존 검색 방식은 이러한 한계를 더욱 확대합니다. 키워드, 태그 또는 메타데이터와 같은 개별 토큰에 의존하며 정확히 일치하는 항목을 기준으로 결과를 반환하기 때문입니다. 예를 들어 '스마트폰'을 검색하면 이 검색어가 포함된 콘텐츠만 검색됩니다.
벡터 데이터베이스는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 행과 열 대신 데이터 포인트를 밀집 벡터로 표현하며 각 차원은 데이터에서 학습된 특징을 나타냅니다. 이러한 고차원 벡터 임베딩은 벡터 공간에 존재하며 이 공간에서는 항목 간 관계를 기하학적으로 측정할 수 있습니다.
각 차원은 잠재적 특징(수학적 모델과 알고리즘을 통해 학습된 추론된 특성)을 나타내기 때문에 벡터 표현은 숨겨진 패턴을 포착할 수 있습니다. '스마트폰'에 대한 벡터 검색 쿼리는 해당 단어가 정확히 포함되어 있지 않더라도 '휴대폰' 또는 '모바일 디바이스'와 같이 의미적으로 관련된 결과도 반환할 수 있습니다.
데이터를 고차원 공간에서 모델링하고 특수한 인덱싱 기법을 적용함으로써 벡터 데이터베이스는 대규모 데이터 세트에서 지연 시간이 낮은 유사도 검색을 수행할 수 있게 합니다. 이는 관계형 데이터베이스가 원래 지원하도록 설계되지 않은 기능입니다.
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벡터 데이터베이스의 작동 방식을 이해하려면 두 가지 핵심 개념을 먼저 이해하는 것이 도움이 됩니다. 첫째는 데이터를 수치 형태로 표현하는 벡터이고, 둘째는 비정형 콘텐츠를 의미와 맥락을 담은 고차원 표현으로 변환하는 벡터 임베딩입니다.
벡터는 텐서의 하위 집합입니다. 머신 러닝(ML)에서 텐서는 n차원 공간에서 숫자의 집합, 또는 숫자 집합의 집합을 의미하는 일반적인 용어입니다. 텐서는 데이터를 표현하기 위한 수학적 기록 장치로 작동합니다. 가장 작은 요소부터 살펴보면 다음과 같습니다.
다시 말해 벡터는 숫자를 정형화된 형태로 정리하는 방법입니다. 그러나 AI 시스템이 이러한 비정형 정보를 처리하려면 데이터를 숫자 배열로 변환해야 합니다. 이러한 변환은 벡터 임베딩을 통해 이루어집니다.
벡터 임베딩은 데이터 포인트를 수치로 표현하는 방식으로, 텍스트나 이미지와 같은 다양한 유형의 데이터를 ML 모델이 처리할 수 있는 숫자 배열로 변환합니다.
이를 위해 임베딩 모델은 입력 데이터를 고차원 벡터 공간으로 매핑하는 방법을 학습합니다. 이 벡터 공간은 예측 오류를 정량화하는 작업별 손실 함수를 통해 학습된 패턴을 반영합니다. 이후 벡터 임베딩은 딥러닝에서 사용되는 신경망과 같은 다운스트림 AI 모델에서 분류, 검색 또는 클러스터링과 같은 작업을 수행하는 데 활용될 수 있습니다.
예를 들어 작은 단어 집합을 생각해 보면, 단어 임베딩은 다음과 같은 3차원 벡터로 표현될 수 있습니다.
이 예에서 각 단어('고양이')는 고유한 벡터([0.2, -0.4, 0.7])와 연결됩니다. 벡터에 포함된 값은 해당 단어가 3차원 벡터 공간에서 차지하는 위치를 나타냅니다. 의미나 맥락이 비슷한 단어들은 일반적으로 유사한 벡터 표현을 갖습니다. 예를 들어 '고양이'와 '개'의 벡터는 두 단어의 의미 관계를 반영하여 서로 가깝게 배치됩니다.
마찬가지로 '자동차'와 '차량'이라는 단어는 철자는 다르지만 같은 의미를 공유합니다. AI 애플리케이션이 의미 기반 검색을 수행하려면 '자동차'와 '차량'의 벡터 표현은 두 단어 사이의 공유된 의미를 포착해야 합니다. 벡터 임베딩은 이러한 의미를 수치로 인코딩하며, 추천 엔진, 챗봇, 그리고 OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 애플리케이션의 핵심 기반이 됩니다.
빠르고 확장 가능한 의미 기반 검색을 지원하기 위해 벡터 데이터베이스는 세 가지 핵심 기능에 의존합니다.
기본적으로 벡터 데이터베이스는 임베딩을 저장합니다. 각 임베딩은 고정된 수의 차원을 가지며, 일반적으로 제목, 출처, 타임스탬프 또는 카테고리와 같은 메타데이터와 함께 저장됩니다. 이러한 메타데이터는 메타데이터 필터를 통해 조회할 수 있습니다.
임베딩이 사전에 생성되어 저장되기 때문에 벡터 데이터베이스는 쿼리 시점에 표현을 다시 계산하지 않고도 유사한 벡터 임베딩을 검색할 수 있습니다. 생성과 검색을 분리하는 방식은 대규모 환경에서도 지연 시간이 낮은 유사도 검색을 가능하게 합니다.
많은 시스템은 벡터 유사도와 메타데이터 조건을 결합한 하이브리드 검색도 지원합니다. 예를 들어 특정 날짜 범위나 카테고리 내에서 생성된 의미적으로 유사한 문서를 검색할 수 있습니다.
고차원 공간에서 유사도 검색을 가속하기 위해 벡터 데이터베이스는 저장된 벡터 임베딩에 인덱스를 생성합니다. 인덱싱은 벡터를 새로운 데이터 구조에 매핑하여 벡터 간의 유사도 또는 거리 검색을 더 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.
이러한 인덱스는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 지원하며, 전체 데이터 세트를 스캔하지 않고도 유사한 벡터를 찾을 수 있습니다. 대표적인 ANN 인덱싱 알고리즘에는 계층적 탐색 가능 소세계(HNSW)와 지역 민감 해싱(LSH)이 있습니다.
ANN 인덱스 외에도 벡터 데이터베이스는 메모리 사용량을 줄이기 위해 제품 양자화(PQ)를 사용하는 경우가 많습니다. PQ는 각 데이터 세트를 상대적 거리를 유지하는 짧은 코드로 변환하여 모든 벡터를 저장하는 대신 효율적인 검색 성능을 유지하면서 더 큰 데이터 집합을 저장할 수 있게 합니다.
벡터 검색은 벡터 데이터베이스의 검색 계층으로, 유사한 데이터 포인트를 발견하고 비교하는 데 사용됩니다. 정확한 키워드나 값을 일치시키는 대신 요소 간의 의미적 관계를 포착합니다. 이러한 컨텍스트 인식 기반 검색 기능은 RAG 시스템의 핵심이며, RAG 시스템은 AI 시스템과 검색 기반 머신 러닝 모델에 관련 컨텍스트를 제공합니다.
사용자가 AI 모델에 프롬프트를 입력하면 모델은 해당 질의의 임베딩을 생성하며 이를 쿼리 벡터라고 합니다. 이후 데이터베이스는 이 쿼리 벡터를 인덱싱된 벡터들과 비교하고 유사도 점수를 계산하여 가장 가까운 이웃 벡터를 식별합니다.
벡터 검색은 ANN 검색을 수행하기 위해 여러 알고리즘을 적용합니다. 이 알고리즘들은 파이프라인 형태로 결합되어 쿼리된 벡터와 가까운 데이터를 빠르고 정확하게 검색합니다(예: 이커머스 카탈로그에서 시각적으로 유사한 제품). 임베딩이 사전에 계산되어 인덱스 형태로 저장되기 때문에 결과는 밀리초 단위로 반환됩니다.
관련 벡터가 식별되면 유사도를 계산하거나 거리 측정 지표를 사용하여 비교합니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다.
데이터베이스는 이러한 유사도 계산에 따라 가장 높은 순위를 가진 벡터를 반환하며 의미 기반 검색 및 기타 자연어 처리 워크플로와 같은 머신 러닝 작업을 지원합니다.
벡터 데이터베이스는 다음과 같은 다양한 장점을 제공하기 때문에 엔터프라이즈 AI 전략에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.
벡터 데이터베이스는 특정 비즈니스 및 AI 활용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 조직은 보통 IBM® Granite, Meta의 Llama-2 또는 Google의 Flan과 같은 범용 임베딩 모델로 시작합니다. 그다음 벡터 데이터베이스에 저장된 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 모델을 강화합니다. 이러한 결합은 이후 단계의 AI 애플리케이션에서 관련성과 정확성을 높입니다.
벡터 데이터베이스의 활용 분야는 매우 다양하며 계속 확장되고 있습니다. 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
RAG는 LLM이 외부 지식 베이스에서 사실 정보를 검색할 수 있도록 합니다. 기업은 특히 고객 지원, HR 및 인재 관리와 같은 영역에서 더 빠른 출시 속도, 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 아웃풋을 제공한다는 점 때문에 RAG를 점점 더 선호하고 있습니다.
모델을 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터에 기반하도록 하면 RAG는 할루시네이션을 줄이고 사용자가 검증을 위해 원본 출처에 접근할 수 있도록 합니다. 추론 단계는 가장 많은 검색 작업이 수행되는 단계이므로 고차원 벡터 임베딩에 대해 빠르고 정확하며 확장가능한 접근이 필요합니다.
벡터 데이터베이스는 이러한 임베딩의 인덱싱, 저장 및 검색에 뛰어나며 사기 탐지 시스템이나 예측 유지 관리 플랫폼과 같은 애플리케이션에 필요한 속도, 정확성 및 확장성을 제공합니다.
벡터 데이터베이스는 특히 RAG 프레임워크를 구현하는 데 사용될 때 관련 지식 기반을 효율적이고 정확하게 구문 분석하는 에이전트의 능력을 향상시켜 가상 에이전트 상호 작용을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트는 사용자 질의에 대해 실시간으로 컨텍스트에 맞는 답변을 제공할 수 있으며, 참고를 위해 원본 문서와 페이지 번호도 함께 제시할 수 있습니다.
조직은 정상적인 행동을 고차원 공간의 벡터로 표현하여 벡터 거리 기반으로 이상치를 탐지할 수 있습니다. 이미 형성된 클러스터에서 크게 벗어나는 데이터 포인트는 사기, 시스템 장애 또는 비정상적인 활동 패턴을 나타낼 수 있습니다. 유사도가 수학적으로 계산되기 때문에 네트워크 트래픽부터 산업 시스템의 센서 판독값에 이르기까지 대규모 데이터 세트 전반에서 이상 징후를 실시간으로 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 작은 이상 징후가 비용이 큰 사고로 확대되기 전에 대응할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 많은 AI 애플리케이션에서 사실 기반 검색에 적합하지만 모든 유형의 쿼리에 이상적인 것은 아닙니다.
주제 요약이나 광범위한 주제 분석과 같은 워크로드에서는 LLM이 단순히 최근접 이웃 검색에만 의존하지 않고 관련된 모든 컨텍스트를 읽어야 합니다. 이러한 시나리오에서 목록 인덱스 또는 다른 비벡터 구조는 벡터 공간을 탐색하지 않고도 첫 번째 관련 요소를 빠르게 표시할 수 있으므로 더 빠르고 효율적인 결과를 제공할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 다양한 AI 워크로드를 지원하지만, 그 가치는 역할에 따라 다르게 나타납니다. 대부분의 기업에서 사용자는 크게 두 그룹으로 나뉘는데, 하나는 AI 기반 경험을 설계하고 구현하는 빌더이고, 다른 하나는 이러한 시스템을 운영 환경에서 확장하고 유지하는 운영자입니다.
빌더는 벡터 검색에 의존하는 애플리케이션, 파이프라인 및 모델을 구축하며 벡터 데이터베이스를 사용해 임베딩을 저장하고 AI 애플리케이션을 구동합니다.
개발자는 언어별 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 예측 가능한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 위해 벡터 데이터베이스에 의존합니다. 또한 챗봇 및 추천 엔진과 같은 애플리케이션에 벡터 검색을 통합하는 경우가 많습니다.
AI 및 ML 엔지니어는 임베딩 모델을 운영 환경에 적용하고 RAG 및 기타 추론 워크로드를 위한 검색 로직을 관리합니다. 이들은 지연 시간이 낮은 조회와 임베딩 버전 관리를 위해 벡터 데이터베이스에 의존합니다.
운영자는 벡터 워크로드가 확장가능하고 안정적으로 유지되도록 관리합니다. 또한 벡터 데이터베이스가 운영 환경에서 어떻게 실행되는지와 전체 데이터 및 AI 에코시스템에 어떻게 통합되는지를 관리합니다.
운영 및 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 팀은 벡터 쿼리가 지연 시간, 처리량 및 가용성 요구 사항을 충족하도록 성능을 모니터링합니다.
엔터프라이즈 아키텍트는 벡터 데이터베이스가 레이크하우스, 거버넌스 프레임워크 및 기존 데이터 플랫폼과 어떻게 통합되는지 결정하며 상호운용성과 장기적인 아키텍처 적합성을 평가합니다.
임원은 벡터 데이터베이스가 기업의 AI 전략을 어떻게 지원하는지 평가합니다. 또한 비용 효율성, 거버넌스, 위험 관리 및 벡터 기능이 기존 운영 모델과 어떻게 통합되는지에 중점을 둡니다.
조직은 벡터 데이터베이스 기능을 선택할 때 다양한 옵션을 선택할 수 있습니다. 많은 조직이 데이터 및 AI 요구 사항을 충족하는 솔루션을 찾기 위해 다음을 고려합니다.
조직은 다음과 같은 여러 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
벡터 워크로드를 실행하기 위한 새로운 선택지로 서버리스 벡터 데이터베이스도 등장하고 있습니다. 서버리스 설계는 인프라를 관리하거나 프로비저닝할 필요를 제거하여 팀이 클러스터 운영 대신 임베딩 생성과 애플리케이션 개발에 집중할 수 있도록 합니다. 용량은 쿼리 볼륨과 데이터 규모에 따라 자동으로 확장되므로 팀은 성능 튜닝 없이도 예측하기 어려운 워크로드를 처리할 수 있습니다.
서버리스 벡터 데이터베이스는 특히 빠른 프로토타이핑, 이벤트 기반 AI 애플리케이션, 그리고 비용 관리와 운영 단순성이 중요한 개발 환경에서 유용합니다.
벡터 데이터베이스는 독립 실형형 기능이 아니라 광범위한 데이터 및 AI 에코시스템의 일부로 생각해야 합니다.
많은 벡터 데이터베이스는 API를 제공하거나 네이티브 확장을 지원하며 다른 데이터베이스와 통합할 수 있습니다.벡터 데이터베이스는 모델을 강화하기 위해 엔터프라이즈 데이터를 활용하도록 설계되어 있기 때문에 조직은 LLM 학습에 사용되는 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 적절한 데이터 거버넌스와 보안 체계를 갖추어야 합니다.
API 외에도 많은 벡터 데이터베이스는 API 위에서 동작하도록 설계된 프로그래밍 언어별 SDK를 제공합니다. 개발자는 SDK를 사용하면 애플리케이션에서 데이터를 더 쉽게 다룰 수 있습니다.
벡터 데이터베이스 개발을 최적화하기 위해 LangChain은 LLM을 사용하는 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 소스 오케스트레이션 프레임워크입니다.
Python 기반 및 JavaScript 기반 라이브러리로 제공되는 LangChain의 툴과 API는 로컬 및 클라우드 기반 벡터 저장소를 활용해 가상 에이전트와 같은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 과정을 단순화합니다. 실제로 LangChain은 LLM, 임베딩, 벡터 저장소, 문서 로더, 툴 등 1,000개 이상의 통합을 포함하는 광범위한 에코시스템에 대한 액세스를 제공합니다.
데이터 레이크하우스는 통합된 벡터 데이터베이스와 함께 사용되어 조직이 생성형 AI 애플리케이션을 위해 벡터화된 임베딩을 통합하고 정리하며 준비하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 AI 워크로드의 관련성과 정확성을 높이고 궁극적으로 더 나은 비즈니스 성과를 제공합니다.
직관적인 그래픽 인터페이스를 통해 스트리밍 데이터 파이프라인을 생성하여 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 완벽한 데이터 통합을 촉진합니다.
watsonx.data를 사용하면 오픈, 하이브리드 및 관리형 데이터 저장소를 통해 데이터의 위치와 관계없이 모든 데이터로 분석과 AI를 확장할 수 있습니다.
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1 Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs, Yu. A. Malkov, D. A. Yashunin, 2026년 2월 20일 액세스