벡터 데이터베이스(Vector DB) 아키텍처: RAG 성능 고도화 전략
📌 리포트 핵심 요약 (Abstract) 핵심 정의: 비정형 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 의미 기반 검색을 수행하는 데이터베이스 기술 RAG 최적화: 할루시네이션(환각) 방지를 위한 정확한 문맥(Context) 추출 아키텍처 설계 기술 지표: 인덱싱 알고리즘(HNSW, FAISS)에 따른 검색 속도와 정확도의 트레이드오프 분석 인공지능 모델에게 지능이 '뇌'라면, 데이터베이스는 그 뇌가 참고하는 '도서관'과 같습니다. 특히 기업용 에이전트가 내부 문서를 바탕으로 정확한 답변을 내놓기 위해서는 텍스트의 표면적인 단어가 아닌 그 안에 담긴 '의미'를 찾아내는 능력이 필수적인데요. 안녕하세요. 지능형 시스템의 데이터 흐름을 설계하는 디지털 아키텍트 입니다. 우리는 지난 리포트에서 클라우드 기반 AI 인프라 선정 전략 을 통해 시스템의 심장을 배치했습니다. 오늘은 그 심장이 끌어다 쓸 지식의 창고, 벡터 데이터베이스(Vector DB) 아키텍처를 심층적으로 살펴보겠습니다. 1. 벡터 데이터베이스란 무엇인가? 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 '사번', '이름'과 같은 정형 데이터를 정확히 일치하는 값으로 찾는다면, 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 비정형 데이터를 숫자의 나열인 '벡터'로 변환하여 저장합니다. 이를 임베딩(Embedding) 이라고 부르죠. 고차원 공간에 뿌려진 이 데이터들은 의미가 가까울수록 서로 근접하게 배치됩니다. 사용자가 질문을 던지면 시스템은 그 질문 역시 벡터로 변환한 뒤, 공간상에서 가장 가까운 거리에 있는 데이터 덩어리를 찾아냅니다. 이것이 바로 단순 키워드 검색을 넘어선 시맨틱 검색(Semantic Search) 의 원리입니다. 2. RAG 시스템에서 벡터 DB의 역할 검색 증강 ...