벡터 데이터베이스

Vector DB는 임베딩 벡터를 효율적으로 저장하고, 입력 벡터와 가장 가까운 항목을 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. Pinecone, Weaviate, Qdrant, Postgres의 pgvector 같은 것이 대표적입니다. 일반 RDB가 'WHERE 컬럼 = 값'으로 찾는다면, Vector DB는 '의미가 비슷한 문서 상위 N개'를 찾습니다.

마케팅 관점에서 직접 운영할 일은 거의 없지만, 'AI가 우리 콘텐츠를 어떻게 검색해 답변에 가져오는지'를 이해하는 데 핵심입니다. 우리 사이트 콘텐츠가 좋은 청크 단위로 임베딩되어 있어야 RAG 시스템이 정확한 부분을 인용할 수 있습니다.

최근에는 일반 RDB·검색 엔진에 벡터 검색 기능이 통합되는 흐름이라, '꼭 별도 벡터 DB가 필요한가'는 케이스마다 다릅니다.