AI 시대의 핵심 경쟁력은 정확히 답하는 것을 넘어, 무엇을 바탕으로 답하는가에 있습니다.
기존의 키워드 기반 검색 시스템은 문맥을 이해하지 못한 채 단어의 일치만을 찾습니다. 이제는 질문의 ‘의도’와 데이터의 ‘의미’를 연결하는 검색 시스템이 필요합니다.
이러한 흐름에 맞춰 정교한 검색과 응답을 가능하게 하는 기술인 Vector DB(벡터 데이터베이스)를 소개해드리고자 합니다.
🔍 Vector DB란? Vector DB는 정보를 단어가 아닌 ‘의미의 벡터’로 저장하고 검색하는 새로운 방식의 데이터베이스입니다.
사용자의 질문을 수치화(임베딩)하여 가장 의미적으로 유사한 데이터를 찾아냅니다. ✔︎ 키워드 일치가 아닌 문맥 기반 탐색
✔︎ 비정형 문서, 이미지, 대화 기록 등에도 강력
✔︎ 수십억 개 벡터도 실시간 검색
🤖 생성형 AI와의 연결: RAG + 임베딩 + Vector DB Vector DB는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조에서 지식 검색 엔진으로 작동합니다. - 임베딩: 텍스트 → 의미 벡터화
- Vector DB: 의미 벡터 저장 및 검색
- RAG: 검색 결과 기반 응답 생성
🛠️ Vector DB 주요 기능 요약 - 유사도 기반 검색: 의미 유사한 결과 우선 정렬
- 고속 검색 인덱스: 대규모 벡터도 실시간 탐색
- 메타데이터 필터링: 날짜, 카테고리 등 조건부 검색
- 자동 벡터 갱신: 실시간 데이터 반영
| 
