AI/ML에서 Vector DB 활용

최근 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 Vector Database(벡터 데이터베이스)의 중요성이 크게 주목받고 있습니다. 단순한 텍스트 검색을 넘어서, 의미 기반의 유사도 검색이 가능해지면서 벡터 데이터를 저장하고 빠르게 조회할 수 있는 시스템이 점점 필수가 되어가고 있죠.

그렇다면 Vector DB는 실제로 어떤 상황에서, 어떻게 활용될까요?

 

1. 유사도 검색 (Similarity Search)

Vector DB의 대표적인 활용 사례는 유사한 데이터를 빠르게 찾는 것입니다. 예를 들어 이미지를 임베딩 벡터로 변환한 후, 특정 이미지와 가장 비슷한 이미지를 검색하거나, 문장 간의 의미적 유사도를 비교하는 것이 가능합니다.

활용 예시:

• 이미지 기반 검색 (비슷한 옷 찾기 등)
• 문장 검색 시스템 (예: "이 질문과 비슷한 질문 보여줘")
• 뉴스, 리뷰, 논문 등 유사 콘텐츠 추천

 

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

LLM의 성능을 실무에 적용할 때 가장 많이 활용되는 방식 중 하나가 바로 RAG입니다. 사용자의 질문을 임베딩한 뒤, Vector DB에서 관련 문서를 검색하고, 이를 LLM의 프롬프트에 넣어 더욱 정확하고 풍부한 답변을 생성하는 방식이죠.

예시:

• 사내 문서 기반 Q&A 챗봇
• 기술 매뉴얼 검색 & 요약
• 고객 지원 자동화

 

3. 추천 시스템

추천 시스템에서도 Vector DB는 큰 역할을 합니다. 사용자와 아이템(예: 영화, 음악, 상품)을 임베딩한 후, 유사한 벡터 간의 거리를 계산해 취향에 맞는 추천을 제공하죠.

활용 예시:

• 사용자 행동 기반 콘텐츠 추천
• 비슷한 상품 추천
• 개인화된 학습 콘텐츠 제안

 

4. 클러스터링 및 분류 전처리

대규모 데이터셋을 다룰 때, 임베딩 벡터를 기반으로 클러스터링을 하거나, 머신러닝 분류 모델에 넣기 위한 전처리 단계로 Vector DB를 활용할 수 있습니다.

예시:

• 뉴스 기사를 주제별로 자동 분류
• 고객 데이터를 세분화하여 타겟 마케팅 적용

 

5. 이상 탐지 (Anomaly Detection)

임베딩 공간에서 다른 벡터들과 유사하지 않은 벡터는 이상값(anomaly)으로 간주할 수 있습니다. 이를 통해 이상 거래나 특이한 사용자 행동 등을 빠르게 감지할 수 있습니다.

활용 예시:

• 금융 거래 이상 탐지
• 사용자 행동 기반 이상 징후 감지

어떤 Vector DB가 있을까?

현재 많이 사용되는 Vector DB로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

이름	특징
Pinecone	관리형 서비스, RAG에 특화
Weaviate	그래프+벡터 통합 검색 지원
FAISS	Facebook 오픈소스, 빠르고 가벼움
Milvus	대규모 데이터셋에 최적화
Qdrant	실시간 처리에 강한 Rust 기반 DB

마무리

Vector DB는 단순한 DB가 아닙니다. 의미 기반 검색, 지식 검색, 추천 시스템, 이상 탐지 등 AI/ML의 핵심 기능을 뒷받침하는 필수 인프라로 자리잡고 있어요. 앞으로도 LLM과의 결합을 통해 그 활용 범위는 더 넓어질 것입니다.