벡터 데이터베이스란 무엇인가
벡터 데이터베이스(Vector Database)는 인공지능이 생성한 임베딩(Embedding) 데이터를 저장하고, 빠르게 검색하기 위한 데이터베이스다.
임베딩은 문장, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 고차원 벡터 형태로 변환한 것이다. 예를 들어, “맛있는 파스타집”이라는 문장은 1,536차원짜리 벡터로 표현될 수 있으며, 이 벡터는 그 문장의 의미를 수학적으로 담고 있다.
벡터 데이터베이스는 이러한 벡터들을 저장하고, 유사한 벡터를 빠르게 찾아주는 역할을 한다.
즉, 단순히 “같은 단어”를 찾는 것이 아니라, 의미적으로 “비슷한 내용”을 가진 데이터를 찾아내는 것이 핵심이다.
이 덕분에 벡터 데이터베이스는 다음과 같은 다양한 AI 서비스의 핵심 인프라로 활용되고 있다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 문서 검색
추천 시스템에서 사용자 취향에 맞는 콘텐츠 추천
이미지 검색 및 멀티모달 검색
챗봇의 대화 맥락 유사도 판단
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왜 기존 데이터베이스로는 한계가 있을까
일반적인 데이터베이스는 정확히 일치하는 값을 빠르게 찾는 데 최적화되어 있다. 예를 들어, “ID가 123인 고객을 찾아라” 같은 쿼리는 효율적으로 처리된다.
하지만 의미 기반 검색은 다르다. “이 문장과 비슷한 의미를 가진 문장을 찾아라”는 명령을 내리면, 모든 벡터 간의 거리를 계산해야 한다.
만약 데이터가 100만 개, 각 벡터가 1,536차원이라면, 한 번의 검색에 15억 번 이상의 연산이 필요하다. 이런 계산을 단순히 반복하는 방식은 현실적으로 불가능하다.
즉, 전통적인 인덱싱 구조(B-tree, Hash 등)는 고차원 공간에서의 근접성 계산을 지원하지 못하기 때문에, 대규모 임베딩 데이터를 다룰 때는 속도와 효율성에서 한계에 부딪힌다.
벡터 데이터베이스의 핵심 알고리즘
벡터 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하는 수준을 넘어, 근사 최근접 탐색(Approximate Nearest Neighbor, ANN) 알고리즘을 활용해 빠른 검색을 가능하게 한다.
여기서는 대표적인 세 가지 인덱싱 방식인 HNSW, IVF, PQ를 살펴보자.
1. HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
HNSW는 벡터들을 여러 층의 그래프 구조로 연결한다.
가장 위층에는 일부 대표 벡터만 존재하고, 아래층으로 내려갈수록 더 많은 벡터가 연결된다. 검색은 최상층에서 시작해, 점점 가까운 노드를 탐색하면서 하층으로 내려가며 최종적으로 근접한 벡터를 찾아낸다.
이 방식은 전체 데이터를 모두 비교하지 않고도 O(log N) 수준의 빠른 탐색이 가능하다.
속도와 정확도 모두 뛰어나지만, 그래프 전체를 메모리에 올려야 하므로 메모리 사용량이 많다는 단점이 있다.
사용 사례: 실시간 검색이나 대화형 AI처럼 빠른 응답이 필요한 시스템
2. IVF (Inverted File Index)
IVF는 벡터 공간을 여러 개의 클러스터로 나누어 관리한다.
벡터를 삽입할 때, K-means 알고리즘으로 미리 정의된 중심점(centroid)에 가장 가까운 클러스터에 벡터를 저장한다.
검색 시에는 전체를 탐색하지 않고, 관련 있는 몇 개의 클러스터만 선택해 그 안에서 검색을 수행한다.
검색 속도는 매우 빠르며, 메모리 효율도 높다. 하지만 검색 범위를 줄이는 만큼 정확도가 낮아질 수 있다.
사용 사례: 수억 개 이상의 벡터를 저장해야 하는 대규모 검색 시스템
3. PQ (Product Quantization)
PQ는 벡터 자체를 압축해 저장 공간을 줄이는 방식이다.
하나의 벡터를 여러 개의 부분 벡터(sub-vector)로 나누고, 각 부분을 군집화하여 숫자 코드로 저장한다.
이 덕분에 1,536차원 벡터를 단 몇 바이트 수준으로 줄일 수 있으며