벡터 데이터베이스: AI 검색을 혁신하는 핵심 기술

AI 에이전트나 검색 엔진을 만들고자 한다면, 벡터 데이터베이스에 대한 이야기를 들어보셨을 겁니다.

벡터 데이터베이스는 데이터, 리소스, 쿼리 간 상호작용에서 핵심 역할을 하지만, 처음 접하면 어렵게 느껴질 수 있습니다. 저 역시 임베딩, 퍼지 검색 같은 생소한 용어를 보며, 너무 복잡하게 접근하는 건지, 아니면 기본을 놓치고 있는 건지 혼란스러웠던 적이 있습니다.

유튜브에서 어떤 영상을 추천할지 누가 결정할까요? 검색 엔진은 오타를 어떻게 극복할까요? 인스타그램은 어떻게 항상 딱 맞는 귀여운 강아지 사진을 보여줄까요?

이 글에서는 벡터, 유사성, 의미 기반 검색의 세계와, 이를 활용해 더 개인화된 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.

벡터 데이터베이스란?

벡터 데이터베이스는 데이터를 그 의미를 담은 수치적 표현(벡터)의 집합으로 저장합니다. 이를 통해 단순 키워드가 아닌, 의미 기반의 유사성으로 검색할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스는 최신 챗, 검색, 추천 시스템의 핵심 기술입니다.

벡터 데이터베이스는 어떻게 작동하나요?

벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 스프레드시트 등을 벡터(또는 임베딩)의 연속으로 저장합니다. 각 벡터는 숫자의 집합으로, 겉으로 보기엔 단순해 보이지만, 실제로는 데이터의 추상적 의미를 담고 있습니다.

이러한 데이터(이메일, 회의록, 상품 설명 등)는 숫자로 대체되는 것이 아니라, 인덱싱됩니다.

이 작고 밀집된 임베딩 덕분에 정보 검색이 효율적이고 의미 있게 이루어집니다. 이를 통해 항목 간 유사성을 비교할 수 있습니다.

핵심 개념

임베딩 모델이란?

임베딩 모델은 데이터를 임베딩으로 변환하도록 학습된 머신러닝 모델입니다.

이 모델들은 데이터를 벡터(임베딩)로 압축하고, 다시 복원할 수 있도록 훈련됩니다. 압축된 벡터에는 데이터의 의미 정보가 최대한 담깁니다.

즉, 단어 자체만 저장하는 것이 아니라 그 이면의 아이디어까지 담는다는 뜻입니다. 예를 들어, 임베딩은 다음과 같은 관계를 포착할 수 있습니다:

• “puppy”와 “dog”는 밀접하게 연관되어 있다
• “How do I reset my password?”는 “Can’t log in to my account”와 의미가 비슷하다
• “affordable laptop”과 “budget-friendly computer”는 같은 대상을 가리킨다
  

이러한 패턴 덕분에 AI 에이전트와 검색 엔진은 단순 키워드 일치가 아닌, 의미 기반으로 입력을 비교할 수 있습니다.

시맨틱 검색이란 무엇인가요?

그렇다면 임베딩은 어떻게 유사성을 비교할까요?

앞서 언급했듯이, 임베딩 벡터는 일련의 숫자입니다. 이 숫자들은 고차원 공간의 한 점을 나타냅니다. 우리는 2D나 3D는 시각화할 수 있지만, 384차원은 어떨까요? X, Y, Z 대신 수백 개의 값이 모여 하나의 고유한 점을 지정합니다.

이 벡터들은 두 콘텐츠가 얼마나 '가까운지'를 측정할 수 있게 해줍니다 – 단어가 아니라 의미의 관점에서 말이죠.

의미 기반 검색은 쿼리를 벡터로 변환한 뒤, 데이터베이스에서 가장 가까운 벡터를 찾습니다. 이 결과 벡터들은 원칙적으로 사용자의 쿼리와 가장 유사해야 합니다.

근사 최근접 이웃(ANN) 검색

시맨틱 검색은 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 사용해 수행됩니다. ANN의 목적은 “내 데이터베이스에서 내 쿼리와 가장 유사한 벡터는 무엇인가?”라는 질문에 답하는 것입니다.

여러 가지 ANN 알고리즘이 있으며, 각각의 장점이 있습니다. 예를 들면:

계층적 네비게이션 소월드(HNSW)

HNSW는 실시간, 저지연 검색에 최적화되어 있습니다. 개인화 콘텐츠 피드, 추천 시스템 등 자주 업데이트되는 데이터를 빠르게 검색해야 하는 상황에 적합합니다.

역방향 파일 인덱스(IVF)

IVF는 대규모이면서 거의 변하지 않는 데이터에 더 적합합니다. 예를 들어, 이커머스 상품 목록이나 학술 논문 디렉터리 등입니다.

실제로는, 어떤 알고리즘이 사용되는지는 검색을 구현하는 엔진이나 플랫폼 내부에 숨겨져 있습니다.

벡터 데이터베이스의 활용 사례

이제 벡터가 어떻게 생성되고 매칭되는지 알았으니, 이를 활용해 애플리케이션을 구현하는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

RAG(검색 기반 생성)

이 LLM 생성 전략은 최근 큰 주목을 받고 있습니다. 그만큼 RAG는 신뢰성, 정확성, 구체적인 답변을 제공하며, 이 모든 것이 벡터 DB 덕분에 가능합니다.

RAG에서는 사용자의 쿼리가 임베딩되어 데이터베이스 내 유사 항목과 비교됩니다. 모델은 이 항목들을 참고해 답변을 생성합니다.

RAG는 모델의 내부 지식이나 대화 이력에만 의존하지 않으므로, 잘못된 정보나 무관한 답변을 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 나폴레옹의 어린 시절에 대한 요약을 요청했다고 가정해봅시다. 모델의 답변이 그럴듯해 보여도, 실제로 정확할까요? RAG를 사용하면, 쿼리와 관련된 문서가 모델의 답변을 유도하는 데 활용됩니다. 이렇게 하면 주요 자료를 직접 확인할 수 있어, 모델의 출력 결과를 검증할 수 있습니다.‍

실제 예시가 궁금하다면, RAG로 챗봇 만들기 가이드를 참고해보세요.

상품 및 콘텐츠 추천

벡터 데이터베이스는 사용자 쿼리에 답변하는 데만 쓰이지 않습니다. 사용자의 경험을 최적화하는 데도 활용됩니다.

사용자의 탐색 이력을 추적하고 유사 항목을 군집화하면, 기업은 사용자에게 가장 적합한 상품이나 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

이것이 바로 우리가 흔히 알고리즘이라고 부르는 전략적 콘텐츠 추천과 타겟 광고의 좋은 예입니다.

동영상 공유 플랫폼을 생각해보세요. 각 동영상은 데이터베이스에 고유한 임베딩이 저장되어 있습니다. 사용자가 하나를 시청하면, 시스템은 임베딩이 가까운 다른 영상을 추천할 수 있습니다 — 제목이나 태그가 전혀 달라도, 실제로는 유사한 콘텐츠인 것이죠.

시간이 지남에 따라 시청 이력은 일종의 개인화된 '임베딩 클라우드'가 되어, 시스템이 사용자의 취향을 파악하고 다음에 볼 만한 콘텐츠를 추천하는 데 도움을 줍니다.

벡터 DB가 기존 데이터베이스보다 가지는 이점

이제 벡터 데이터베이스의 원리와 기능을 이해했으니, 이유를 살펴봅시다: 챗봇과 검색 엔진에서 어떤 장점이 있을까요?

1. 챗봇에 더 많은 맥락을 제공합니다

LLM은 긴 대화에서 정보를 잊거나 잘못된 답변을 할 수 있습니다. 사용자와 개발자 모두 어떤 정보가 남아 있는지 명확히 알기 어렵죠.

RAG 같은 전략을 사용하면, 모델이 쿼리에 맞는 정보를 데이터베이스에서 찾아 정확한 답변을 할 수 있습니다.

모델에게 같은 내용을 계속 상기시키거나 수정할 필요 없이, 벡터 데이터베이스가 관련 정보를 저장하고 명확하게 참조합니다.

2. 검색 결과가 오타에 강해집니다

정확한 키워드를 알아도 검색은 쉽지 않습니다.

golfen retriever ≠ golden retriever이지만, 검색 엔진은 이를 구분할 수 있어야 합니다.

쿼리를 문자 그대로만 매칭하면, 오타나 철자 오류로 인해 관련 결과가 누락될 수 있습니다.

검색 쿼리의 의미를 추상화하면, 정확한 철자나 표현이 크게 중요하지 않게 됩니다.

3. 사용자는 유사 검색을 할 수 있습니다

검색은 키워드보다는 ✨분위기✨에 더 가깝습니다.

텍스트를 임베딩 벡터로 추상화하면 설명하기 어려운 분위기 공간에 저장할 수 있습니다. 그래서 겉으로 보기에는,

"이 근처에서 맛있는 플랫 화이트를 어디서 마실 수 있을까?"

는 다음과 같아 보이지 않습니다.

"근처에서 카페인 충전하기 좋은 곳"

하지만 검색 엔진은 두 문장을 동일하게 매칭합니다. 이는 두 문장의 임베딩이 매우 가까워서, 표현이 달라도 의미가 비슷하기 때문입니다.

4. 벡터 DB는 다양한 형태의 데이터를 비교할 수 있습니다

데이터는 다양한 형태와 크기, 타입으로 존재합니다. 우리는 종종 서로 다른 타입의 데이터를 비교해야 합니다. 예를 들어, 텍스트로 제품 이미지를 검색하고 필터링하는 경우입니다.

멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 서로 다른 데이터 타입을 비교하도록 학습되어 있습니다.

이 덕분에 콘텐츠에 대해 더 쉽게 이야기할 수 있습니다. 이미지를 설명해서 제품을 찾거나, 평범한 언어로 차트에 대해 질문할 수 있습니다.

스마트 검색 기능이 있는 AI 에이전트 만드는 방법

시맨틱 검색이 처음이라면, 아마 궁금한 점이 많을 것입니다:

데이터는 어떻게 준비해야 할까?

어떤 데이터를 포함해야 할까?

어떤 임베딩 모델을 써야 할까… 그리고 잘 작동하는지 어떻게 알 수 있을까?

다행히 처음부터 모든 걸 완벽히 알 필요는 없습니다. 다음의 간단한 단계로 시작해보세요:

1. 사용 사례 정의하기

간단하면서도 유용한 것부터 시작하세요. 아이디어를 얻을 수 있는 예시를 소개합니다:

• 소매 챗봇은 고객의 필요와 선호에 따라 적합한 상품을 찾도록 도와줍니다. 예를 들어, “150달러 이하의 겨울 등산 재킷 추천해줘.”라고 물어보세요.

• 티켓 처리 챗봇 은 직원의 IT 요청을 실시간으로 분류합니다. 예를 들어, “VPN 접속 관련 미할당된 긴급 티켓이 있나요?”라고 질문할 수 있습니다.

• 업무 프로세스 자동화 에이전트는 주문 처리 전체를 관리합니다. 예를 들어, “Smith 주문이 발송됐는지, 확인 메일도 보냈는지 알려줘.”라고 물어보세요.

이 모든 예시는 빠르게 만들 수 있고, 바로 테스트할 수 있으며, 즉각적인 가치를 제공합니다.

2. 플랫폼 선택하기

벡터 데이터베이스가 어렵거나 추상적으로 느껴진다면, 임베딩과 클러스터링을 자동으로 처리해주는 챗봇 플랫폼이 많이 있습니다.

3. 데이터 수집하기

이미 가지고 있는 텍스트 파일, PDF, 스프레드시트부터 시작하세요. 좋은 플랫폼은 포맷을 자동으로 처리합니다. 콘텐츠를 업로드하면 임베딩과 인덱싱을 자동으로 해줍니다.

세부 사항은 사용하는 플랫폼에 따라 다를 수 있습니다. 데이터를 최대한 활용하는 팁을 참고하세요.

4. 설명 추가하기

챗봇의 용도를 간단하고 명확한 언어로 설명해 주세요.

이 설명은 챗봇의 대화 톤과 기대치를 정하는 데 도움이 됩니다. 챗봇이 사용자와 어떻게 대화해야 하는지, 어떤 질문을 받을 수 있는지, 어떤 데이터를 참고할 수 있는지 등을 명확히 할 수 있습니다.

예시:
“당신은 HR팀의 지원 어시스턴트입니다. 직원들이 정책을 찾고, 휴가 및 복리후생에 대해 질문하면 답변해 주세요. 직원 핸드북과 HR 문서의 정보를 활용하세요. 명확하고 정중하게 답변하세요. 모르는 내용이 있으면 HR팀에 문의하라고 안내하세요.”

5. 테스트 및 개선

실제 질문으로 챗봇을 테스트하세요. 고객이 궁금해할 만한 질문을 해보세요. 결과가 적절한가요? 정확한가요?

필요에 따라 챗봇을 조정하세요:

• 결과가 불완전하다면? 더 많은 정보를 제공하도록 청크 수를 늘려보세요.
• 응답이 느리다면? 더 빠른 모델을 선택하세요.
• 응답이 부정확하다면? 더 정확한 모델을 사용하거나 관련 데이터를 추가하세요.

플랫폼은 매우 유연하게 설정할 수 있으므로, 모델을 바꾸거나 설명을 수정하는 등 설정만으로 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다.

더 똑똑한 검색 기능 구축하기

최근 AI의 발전으로, 검색 가능한 데이터는 선택이 아닌 기본이 되고 있습니다.

더 똑똑한 검색 엔진을 만들기 위해 ANN이나 임베딩을 완벽히 이해할 필요는 없습니다. 저희 플랫폼은 시맨틱 검색과 검색 기반 생성 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 제공합니다. 별도의 데이터 준비도 필요 없습니다.

지금 바로 시작해보세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 벡터 데이터베이스의 성능은 어떻게 평가하나요?

벡터 데이터베이스의 성능을 평가하려면 쿼리 지연 시간(결과를 반환하는 속도), 재현율 또는 정밀도(결과의 적합성), 확장성(데이터와 쿼리 증가에 대한 처리 능력)을 측정해야 합니다. 실제 쿼리로 테스트하여, 부하 상황에서도 속도와 정확도가 기대에 부합하는지 확인하세요.

2. 대규모 벡터 데이터의 저장 요구사항은 어떻게 되나요?

대규모 벡터 데이터의 저장 요구사항은 벡터 개수와 차원 수에 따라 달라집니다. 예를 들어, 768차원 32비트 float로 100만 개 벡터를 저장하려면 3GB 이상의 저장 공간이 필요합니다. 수백만~수십억 개 벡터 규모에서는 수십~수백 GB가 필요할 수 있으며, 압축이나 근사 인덱싱을 활용해 저장 비용을 줄일 수 있습니다.

3. 서로 다른 두 문서가 노이즈나 모델 편향으로 인해 비슷한 임베딩을 갖는 경우 어떻게 되나요?

관련 없는 두 문서가 비슷한 임베딩을 생성하면, 검색 시스템이 잘못된 결과를 반환할 수 있습니다. 이를 해결하려면 도메인 특화 데이터로 임베딩 모델을 파인튜닝하거나, 벡터와 메타데이터·키워드 필터를 결합한 하이브리드 검색 방식을 사용할 수 있습니다.

4. 벡터 데이터는 시간이 지남에 따라 어떻게 버전 관리되고 관리되나요?

벡터 데이터는 입력 데이터와 임베딩 모델 정보를 함께 추적하여 버전 관리합니다. 일반적으로 타임스탬프가 포함된 스냅샷을 저장하거나, 인덱스 버전에 태그를 붙여 관리합니다.

5. 기존 키워드 검색과 벡터 검색을 결합하는 것이 가능한가요?

네, 기존 키워드 검색과 벡터 검색을 결합하는 것을 하이브리드 검색이라고 하며, Elasticsearch나 Vespa 같은 많은 플랫폼에서 지원합니다. 이 방식은 정확한 쿼리에는 키워드 매칭을, 맥락 이해에는 시맨틱 벡터 유사도를 활용해 검색 결과의 적합성을 높입니다.