Vector Database(벡터 데이터베이스)란 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 수치 벡터(embedding) 형태로 저장하고 검색할 수 있도록 설계된 특수한 데이터베이스입니다. 이 벡터는 의미적 정보를 반영하므로, 벡터 데이터베이스는 의미 기반 검색, 추천 시스템, AI 메모리 기능 등에 활용됩니다.

주요 특징:

• 고차원 벡터 인덱싱: 수백~수천 차원의 벡터 데이터를 인덱싱하고 효율적으로 관리할 수 있음

• 유사도 기반 검색: 코사인 유사도(Cosine Similarity)나 유클리드 거리(Euclidean Distance)로 유사성 평가

• 대규모 확장성: 수십억 개의 벡터를 실시간으로 검색할 수 있는 처리 능력 제공

• AI 임베딩 모델 연동: BERT, CLIP, OpenAI 등 다양한 모델과 통합하여 벡터 생성 및 검색 지원

• 근사 최근접 탐색(ANN): 정확도와 속도의 균형을 맞춰 빠른 검색 성능 제공

활용 사례: 

• 의미 기반 검색(Semantic Search): 단어의 정확한 일치가 아닌 의미 기반으로 유사한 결과 제공

• 추천 시스템: 사용자 선호 벡터를 기반으로 관련 제품이나 콘텐츠 추천

• AI 메모리 기능: LLM 기반 시스템이 과거 대화나 맥락 정보를 저장하고 회상하는 데 사용

• 이상 탐지(Fraud Detection): 행동 벡터를 비교해 이상 패턴 감지

• 멀티모달 검색: 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 교차 검색 가능

중요성

벡터 데이터베이스는 비정형 데이터를 의미 중심으로 저장하고 검색할 수 있게 하여, 현대 AI 시스템의 빠르고 정확한 정보 처리에 핵심적인 역할을 합니다. 특히 LLM, 추천 시스템, 검색 엔진 등 실제 서비스에 적용할 때 필수적인 기술 인프라로 자리 잡고 있습니다.