벡터 데이터베이스는 데이터를 저장한다는 점에서 다른 데이터베이스와 똑같다. 유사성은 대부분 이게 전부다. 특히 인공지능과 관련해서는 더욱 그렇다.
대부분의 기존 데이터베이스는 구조화된 쿼리와 관계형 데이터가 주를 이루는 트랜잭션 워크로드를 위해 구축되었다. 반면, 벡터 데이터베이스는 생성형 AI, 머신러닝 추론, 추천, 자연어 처리와 같은 최신 워크로드를 지원하도록 구축된 비정형 데이터에 관한 것이다. 사실 벡터 데이터베이스는 AI 시스템의 기반이 되는 비정형적이고 기능이 풍부한 벡터에 초점을 맞추기 때문에 이러한 시스템은 지금까지 우리가 알고 있던 데이터베이스가 아닌 AI 기반 검색 엔진에 가깝다. ⓒ Getty Images Bank 실제로 벡터 데이터베이스를 사용하면 단순 데이터가 아니라 가장 관련성이 높은 데이터를 검색할 수 있다. 그리고 이러한 데이터는 일반적으로 동영상, 오디오, 소셜 미디어 댓글, 커뮤니티 콘텐츠, 이메일, 웹 페이지 등의 형태로 되어 있다. 검색 엔진과 마찬가지로 벡터 데이터베이스는 유사성, 사용자 지정 점수 매기기 및 기타 알고리즘을 기반으로 결과의 순위를 매기도록 설계되었다. 이렇게 관련성에 중점을 두면 결과가 정확한 조건에 맞는지가 아니라 쿼리와 얼마나 일치하는지에 따라 데이터에 액세스하는 방식이 달라진다.
벡터 데이터베이스의 장점은 주로 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 수행할 수 있다는 점에서 비롯된다. ANN 검색은 고차원 공간에서 가장 가까운 벡터를 빠르게 찾아내어 수백만 또는 수십억 개의 레코드에 대한 실시간 유사도 가능하다. 기존 데이터베이스는 인덱스로 최적화되어 있더라도 유사한 벡터를 효율적으로 검색하는 데 어려움을 겪는다.
사용자가 복잡하고 포괄적인 다중 기준 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해, 벡터 데이터베이스는 종종 벡터 검색과 기존 필터링 기능을 혼합한다. 예를 들어, 사용자는 벡터 컬렉션에서 가장 유사한 이미지를 검색하고 싶지만 지난 주에 업로드되었거나 특정 카테고리에 속하는 이미지만 검색하고 싶을 수 있다. 벡터 유사성과 기존 데이터베이스 쿼리를 결합한 이 하이브리드 접근 방식은 벡터 임베딩의 의미론적 이해와 기존 데이터베이스 쿼리의 정확한 매칭을 모두 활용하는 정교한 AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼을 기업에 제공한다.
벡터 데이터베이스 사용례
벡터 데이터베이스의 사용례로는 고급 검색, 추천 시스템, 데이터 분석, 이상 징후 감지, 그리고 (특히 AI에 중요한) 검색 증강 생성(RAG)이 있다(여기에 국한되지만은 않음).
LLM과 함께 사용되는 RAG는 벡터 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해 LLM의 입력을 보강함으로써 응답 정확도를 개선하고, 기업이 상용 LLM으로 자체 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 하며, 환각을 줄인다. 이를 통해 개발자는 더 정확하고 유연하며 상황에 맞는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 암호화 및 역할 기반 액세스 제어와 같은 보호 기능을 데이터베이스 시스템에 사용할 경우 보안, 개인정보 보호 및 거버넌스 수준을 높일 수 있다.
대규모 AI 지원
AI 애플리케이션에서 벡터 검색과 유사도 매칭의 중요성이 커짐에 따라 많은 기존 데이터베이스 공급업체가 자사 제품에 벡터 검색 기능을 추가하고 있다. 하지만 추천 엔진을 구축하든 이미지 검색 플랫폼을 구축하든 중요한 것은 속도다. 벡터 데이터베이스는 실시간 검색에 최적화되어 애플리케이션이 즉각적인 추천, 콘텐츠 제안 또는 검색 결과를 제공한다. 벡터 기능이 추가되어도 데이터베이스의 일반적인 강점을 뛰어넘는다.
수평적으로 확장할 수 있도록 구축되어 여러 노드에 분산된 방대한 벡터 컬렉션을 관리하는 벡터 데이터베이스도 있다. 이러한 확장성은 벡터가 엄청난 규모로 생성되는 AI 기반 애플리케이션(예 : 딥 러닝 모델 임베딩)에 필수적이다. 분산 검색 기능을 갖춘 벡터 데이터베이스는 검색 엔진처럼 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있어 대규모 엔터프라이즈급 환경에서도 지연 시간이 짧은 검색을 보장한다.
여전히 중요한 구조화된 데이터
그렇다고 구조화된 데이터가 중요하지 않다는 뜻은 아니다. 구조화 데이터를 저장하기 위해 특별히 구축된 데이터베이스도 마찬가지이다. 하지만 오늘날 생성되는 대부분의 데이터는 비정형 데이터이며, 기업은 이러한 데이터를 의미 있는 인사이트로 효율적으로 전환할 수 있는 플랫폼이 필요하다.
또한 방대한 양의 비정형 데이터로 작업하면 새롭고 다양한 시나리오를 처리하고 적응할 수 있는 능력을 확장해 AI 시스템을 '스마트'하게 만들 수 있다. 벡터 데이터베이스는 이러한 복잡한 데이터를 주요 특징과 의미적 의미를 포착하는 벡터 표현으로 변환해 AI 모델이 대규모의 비정형 데이터를 효과적으로 작업할 수 있게 해준다.
벡터 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하고 쿼리하는 역할을 넘어 실시간 벡터 검색, 관련성 순위, AI 최적화의 강력한 기능을 제공하기 때문에 단순한 데이터베이스가 아니다. 데이터베이스의 지속성 및 확장성과 검색 엔진의 속도, 정확성 및 순위 매기기능을 결합한 벡터 데이터베이스는 AI 시대를 위해 설계된 두 가지 세계의 융합체다.
벡터 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하는 데 그치지 않는다. 데이터 내에서 가장 의미 있는 연관성을 찾아내어 규모에 맞는 인사이트와 의사 결정을 이끌어낸다. editor@itworld.co.kr
