지식·검색·안전 · Vector Database중급갱신일 2026. 10. 1.

벡터 데이터베이스

임베딩 벡터를 저장하고 ‘비슷한 것’을 빠르게 찾아 주는 저장소입니다.

비유

책 제목 가나다 정렬 서가 대신, ‘내용이 비슷한 책끼리 가까운 선반’을 만든 도서관입니다.

이렇게 이해하세요

벡터 데이터베이스는 임베딩을 인덱싱해 근사 최근접 이웃 검색을 빠르게 수행합니다. RAG 파이프라인에서 질문 벡터와 가까운 문단을 가져올 때 핵심 인프라가 됩니다. 메타데이터 필터(권한·날짜·제품군)와 함께 쓰는 경우가 많고, 차원 수·거리 함수·인덱스 유형이 성능에 영향을 줍니다. 소규모는 로컬 파일·단순 스토어로도 시작할 수 있지만, 규모가 커지면 전용 벡터 DB나 검색 엔진의 벡터 기능이 유리합니다. 초보자는 ‘의미 검색용 특별 서고’로 이해하면 됩니다.