벡터 데이터베이스(Vector DB)란? FAISS 예제와 함께 깊이 있게 살펴보기
벡터 데이터베이스(Vector DB)는 고차원 벡터를 효율적으로 저장, 인덱싱, 검색할 수 있도록 설계된 특수한 형태의 데이터베이스입니다. 이러한 벡터는 일반적으로 딥러닝 모델로부터 생성된 임베딩이며, 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 다양한 데이터의 의미론적 표현을 담고 있습니다. 전통적인 관계형 데이터베이스가 키 기반 정확 매칭이나 구조화된 쿼리에 초점을 맞춘 반면, 벡터 DB는 근사 최근접 이웃 검색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 또는 정확한 최근접 이웃 검색을 최적화하여 시맨틱 검색, 추천 시스템, 이상 탐지, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등의 AI 애플리케이션에서 필수적입니다.벡터 DB의 핵심 구성 요소실제 운영 환경에서 사용..
2025. 5. 8.
