벡터 데이터베이스(Vector Database)란?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스입니다. 주로 AI, 추천 시스템, 검색 엔진, 자연어 처리(NLP) 등의 분야에서 활용됩니다. 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 NoSQL DB와는 다르게 벡터 형태의 데이터를 저장하고, 유사도를 기반으로 검색할 수 있는 기능이 핵심입니다.

---

🔥 벡터 데이터베이스와 기존 DB의 차이

구분관계형 데이터베이스 (RDBMS)벡터 데이터베이스 (Vector DB)

데이터 유형	정형 데이터 (표, 행, 열)	비정형 데이터 (이미지, 문서, 오디오 등)
검색 방식	정확한 매칭 (SQL 기반)	근사 유사도 검색 (ANN, FAISS 등)
사용 목적	트랜잭션 처리, CRUD	AI 모델 결과 저장, 검색 최적화
대표적인 예시	MySQL, PostgreSQL	Pinecone, FAISS, Weaviate, Chroma

---

🔍 벡터 데이터베이스의 주요 특징

1. 유사도 기반 검색
   • 코사인 유사도, 유클리디언 거리, 내적(Dot Product) 등의 수학적 기법을 사용하여 검색
   • 완전 일치가 아닌 가장 유사한 데이터를 빠르게 찾아줌
2. 대용량 벡터 데이터 처리
   • AI 및 머신러닝 모델의 수십억 개 벡터 데이터를 저장하고 빠르게 검색
   • 텍스트, 이미지, 음성 등 비정형 데이터 처리 가능
3. 고속 검색 성능
   • Approximate Nearest Neighbor (ANN) 알고리즘 활용
   • FAISS(Facebook AI Similarity Search)와 같은 고성능 라이브러리와 통합
4. AI 및 추천 시스템에 최적화
   • 검색엔진, 챗봇, 음악·영상 추천 시스템 등에서 활용
   • 예: 사용자가 본 영화와 비슷한 영화를 추천하는 기능

---

🚀 대표적인 벡터 데이터베이스 종류

1. FAISS (Facebook AI Similarity Search)
   • Meta(구 Facebook)에서 개발
   • GPU 가속 지원
   • 대규모 데이터 처리 가능
2. Pinecone
   • 클라우드 기반 벡터 DB
   • AI 및 검색 시스템 최적화
   • 손쉬운 API 제공
3. Weaviate
   • 오픈소스 벡터 검색 DB
   • GraphQL 기반 쿼리 지원
   • 다양한 ML 모델과 통합 가능
4. Chroma
   • AI 모델과 쉽게 연결할 수 있도록 설계
   • Python 친화적
   • LangChain 등 AI 프레임워크와 호환

---

🎯 벡터 데이터베이스 활용 사례

✅ 챗봇 및 AI 어시스턴트

• OpenAI, GPT 모델과 연동하여 문맥 기반 검색 제공
• 유저의 질문과 가장 유사한 문서를 빠르게 검색

✅ 이미지 검색 시스템

• 비슷한 이미지 찾기, AI 기반 사진 추천
• 예: 구글 렌즈, 쇼핑몰의 상품 추천 시스템

✅ 음성 및 음악 추천 시스템

• 사용자의 음악 취향을 벡터로 변환하여 유사한 곡 추천
• 예: Spotify, Apple Music

✅ 의료 데이터 분석

• 환자의 증상 데이터를 벡터로 변환하여 비슷한 사례 검색
• AI 기반 진단 지원