Vector Store(벡터 스토어)

‘벡터 스토어’ 완벽 가이드: AI 시대, 데이터의 새로운 심장을 만나다

IT 업계는 인공지능(AI)이라는 거대한 패러다임의 한복판에 서 있습니다. 이 거대한 변화의 중심에는 데이터를 다루는 방식의 근본적인 혁신이 있으며, 오늘 이야기할 벡터 스토어(Vector Store), 또는 벡터 데이터베이스(Vector Database)가 바로 그 혁신의 심장이라 할 수 있습니다.

오랜 기간 데이터를 다뤄오신 분들이라면 SQL, NoSQL에 익숙하실 겁니다. 하지만 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 등장하며 우리는 ‘의미 기반 검색’, ‘문맥 이해’라는 새로운 과제에 직면했습니다. 벡터 스토어는 바로 이 과제를 해결하기 위해 태어난, AI 시대를 위한 새로운 종류의 데이터베이스입니다.

이 글에서는 벡터 스토어가 무엇인지, 왜 지금 주목해야 하는지, 그리고 어떻게 우리의 기술 스택을 한 단계 진화시킬 것인지 알기 쉽게, 하지만 깊이 있게 설명해 드리겠습니다.

---

1. 데이터의 새로운 차원: 왜 ‘벡터(Vector)’인가?

우리는 오랫동안 데이터를 ‘문자(text)’ 그 자체로 저장하고 검색해왔습니다. WHERE title LIKE '%AI%' 와 같은 SQL 구문은 특정 키워드가 포함되었는지 여부만 판단할 뿐, ‘인공지능’, ‘머신러닝’, ‘딥러닝’이 서로 얼마나 유사한 개념인지 이해하지 못합니다.

벡터 임베딩(Vector Embedding)은 이 한계를 뛰어넘습니다.

벡터 임베딩이란? 데이터(텍스트, 이미지, 음성 등)가 가진 복잡하고 추상적인 ‘의미’와 ‘문맥’을 숫자로 이루어진 고차원 벡터(Vector)로 변환하는 기술입니다. 쉽게 비유하자면, 밤하늘의 별들을 3차원 좌표로 표시하는 것과 같습니다. 서로 가까운 별들은 실제로도 우주 공간에서 가깝게 위치하듯, 벡터 공간에서도 의미가 비슷한 데이터들은 서로 가까운 위치에 자리하게 됩니다.

• ‘강아지’라는 단어의 벡터는 ‘고양이’ 벡터와는 가깝지만, ‘책상’ 벡터와는 멀리 떨어져 있습니다.
• “오늘 날씨가 어때?”라는 문장의 벡터는 “오늘 기온 좀 알려줘”라는 문장의 벡터와 매우 가까울 것입니다.

이러한 변환은 Word2Vec, BERT, CLIP과 같은 고도화된 딥러닝 모델을 통해 이루어집니다. 이 모델들은 방대한 데이터를 학습하며 단어와 문장, 이미지의 미묘한 의미적 관계를 파악하고 이를 수치화된 벡터로 압축해냅니다.

결국 벡터는 데이터의 ‘의미’를 담은 DNA나 다름없습니다.

2. 벡터 스토어(Vector Store)란 무엇인가? – AI의 새로운 기억 장치

벡터 스토어는 바로 이 ‘벡터 임베딩’들을 저장, 관리하고, 빠르고 효율적으로 검색하기 위해 특별히 설계된 데이터베이스입니다.

기존 데이터베이스와 비교하면 그 차이가 명확합니다.

구분	관계형 데이터베이스 (RDBMS/SQL)	NoSQL 데이터베이스	벡터 스토어 (Vector Store)
저장 데이터	정형화된 데이터 (표 형태)	비정형/반정형 데이터 (JSON, Key-Value)	고차원 벡터 (Vector Embeddings)
검색 방식	정확한 일치 (Exact Match)	Key 기반 조회, 텍스트 검색 (일부)	유사도 기반 검색 (Similarity Search)
주요 질문	“ID가 123인 사용자는 누구인가?”	“user:name이 ‘홍길동’인 문서를 찾아라.”	“이 이미지와 가장 비슷한 이미지는 무엇인가?”
핵심 기술	B-Tree 인덱싱, SQL 쿼리 엔진	분산 스토리지, 유연한 스키마	ANN (근사 근접 이웃) 알고리즘
목적	데이터의 일관성, 트랜잭션 처리	대규모 데이터, 빠른 확장성	의미 기반 검색, 시맨틱 검색, 추천

Sheets로 내보내기

즉, 벡터 스토어는 “정확히 일치하는” 데이터를 찾는 것이 아니라, “의미적으로 가장 가까운” 데이터를 찾는 데 특화되어 있습니다. 이는 AI가 인간처럼 문맥을 이해하고 기억을 더듬는 방식과 매우 유사하며, AI 애플리케이션의 ‘장기 기억 장치’ 역할을 수행합니다.

3. 벡터 스토어의 작동 원리: 마법의 내부

벡터 스토어가 어떻게 마법처럼 의미를 찾아내는지 그 내부를 들여다보겠습니다.

1. 데이터 임베딩 (Data Embedding / Vectorization)
   • 먼저, 우리가 가진 원본 데이터(예: 회사 내부 문서, 제품 매뉴얼, 고객 리뷰 텍스트)를 임베딩 모델에 입력합니다.
   • 모델은 각 데이터 조각을 1536차원(OpenAI 모델 기준)과 같은 고차원의 벡터로 변환합니다.
2. 인덱싱 (Indexing)
   • 수억, 수십억 개의 벡터 중에서 특정 벡터와 가장 가까운 벡터를 찾기 위해 모든 벡터와 일일이 거리를 계산하는 것은 엄청난 컴퓨팅 자원을 소모합니다. (이를 Brute-force Search라고 합니다.)
   • 벡터 스토어는 ANN (Approximate Nearest Neighbor, 근사 근접 이웃) 이라는 알고리즘을 사용해 이 과정을 최적화합니다. ANN은 100% 정확하지는 않지만, 거의 정확한 결과를 수천, 수만 배 빠른 속도로 찾아냅니다.
   • 가장 널리 쓰이는 ANN 알고리즘은 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 입니다. 이를 고속도로망에 비유할 수 있습니다. 처음에는 넓은 지역을 연결하는 ‘고속도로’를 통해 빠르게 목표 지점 근처로 이동한 뒤, 점차 ‘국도’, ‘지방도’로 내려와 최종 목적지를 정밀하게 찾는 것처럼, HNSW는 계층적인 그래프 구조를 통해 검색 공간을 효율적으로 좁혀 나갑니다.
3. 쿼리 (Querying)
   • 사용자의 질문(쿼리) 역시 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환됩니다.
   • 벡터 스토어는 이 쿼리 벡터를 받아, HNSW와 같은 인덱스를 사용해 저장된 수많은 데이터 벡터 중 가장 가까운(유사한) 상위 K개의 벡터를 빛의 속도로 찾아냅니다.
4. 유사도 측정 (Similarity Metrics)
   • ‘가깝다’는 것을 어떻게 측정할까요? 주로 두 가지 방식이 사용됩니다.
     • 코사인 유사도 (Cosine Similarity): 두 벡터가 이루는 각도를 측정합니다. 각도가 작을수록(0에 가까울수록) 두 벡터의 방향이 비슷하므로 의미가 유사하다고 판단합니다. (크기보다 방향성이 중요할 때 유리)
     • 유클리드 거리 (Euclidean Distance): 벡터 공간에서 두 벡터의 끝점 사이의 직선거리를 측정합니다. 거리가 짧을수록 유사하다고 봅니다.

4. 벡터 스토어의 핵심 활용 사례: RAG

벡터 스토어의 가장 강력하고 대표적인 활용 사례는 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 입니다.

LLM(거대 언어 모델)은 놀라운 성능을 보여주지만 두 가지 치명적인 약점이 있습니다.

• 지식 단절 (Knowledge Cutoff): 특정 시점까지만 학습되어 최신 정보를 모릅니다.
• 환각 (Hallucination): 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 경향이 있습니다.

RAG는 벡터 스토어를 활용해 이 문제를 해결합니다.

RAG의 작동 방식:

1. 지식 저장: 회사의 최신 내부 문서, 제품 정보, 기술 자료 등을 모두 벡터로 변환하여 벡터 스토어에 저장합니다.
2. 질문 및 검색: 사용자가 “최신 제품인 ‘Project X’의 보안 기능은?”이라고 질문합니다.
3. 관련 정보 검색(Retrieval): RAG 시스템은 이 질문을 벡터로 변환한 뒤, 벡터 스토어에서 가장 관련성 높은 문서 조각들(예: ‘Project X 보안 설계서’ 3.1.4절, ‘보안팀 Q&A’ 내용 등)을 검색합니다.
4. 컨텍스트 강화 및 답변 생성(Augmented Generation): 검색된 문서 조각들을 사용자의 원본 질문과 함께 LLM에 전달하며 다음과 같이 명령합니다.”아래 컨텍스트 정보를 바탕으로 다음 질문에 답해줘: ‘최신 제품인 ‘Project X’의 보안 기능은?'”[컨텍스트 정보]
   • ‘Project X 보안 설계서’ 3.1.4절: …
   • ‘보안팀 Q&A’: …
5. 정확한 답변: LLM은 주어진 ‘사실 기반’ 컨텍스트를 토대로 환각 없이 정확하고 최신 정보에 기반한 답변을 생성합니다.

이 외에도 벡터 스토어는 이미지/동영상 검색, 추천 시스템, 이상 탐지, 신약 개발 등 의미와 패턴을 찾아내는 모든 영역에서 무궁무진하게 활용될 수 있습니다.

5. 시장의 주요 플레이어들과 선택 가이드

벡터 스토어 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 선택지가 존재합니다.

• 오픈소스 (Open Source):
  • Milvus, Weaviate: 기능이 풍부하고 대규모 운영 환경에서 검증된 성숙한 프로젝트입니다. 직접 설치하고 운영해야 하지만, 최고의 유연성과 제어권을 제공합니다.
  • Chroma DB: 개발자 친화적이고 애플리케이션에 내장하기 쉬워 RAG 프로토타이핑 및 중소규모 프로젝트에 인기가 높습니다.
• 매니지드 서비스 (Managed Services / SaaS):
  • Pinecone: 벡터 데이터베이스 분야의 선두 주자로, 설치나 운영의 부담 없이 API를 통해 강력한 벡터 검색 기능을 사용할 수 있도록 제공합니다.
  • Google Cloud Vertex AI Vector Search (구 Matching Engine): Google의 방대한 인프라와 AI 기술을 기반으로 한 고성능 벡터 검색 서비스입니다.
  • Amazon, Azure 등의 주요 클라우드 사업자들도 자체 벡터 검색 솔루션을 경쟁적으로 출시하고 있습니다.

선택 가이드: 빠른 프로토타이핑과 학습에는 Chroma DB와 같은 경량 오픈소스가, 대규모 프로덕션 환경에서는 Milvus나 Pinecone 같은 성숙한 솔루션이 적합합니다. 기존 클라우드 인프라에 깊이 통합하고 싶다면 해당 클라우드 제공업체의 매니지드 서비스를 고려하는 것이 좋습니다.

6. 벡터 스토어의 미래 전망

벡터 스토어는 반짝 유행으로 그칠 기술이 아닙니다. 이는 데이터 인프라의 근본적인 진화이며, 앞으로의 전망은 다음과 같습니다.

1. AI 스택의 필수재: 앞으로 AI 기반 애플리케이션을 개발할 때, 관계형 데이터베이스만큼이나 벡터 스토어는 당연하게 고려되는 기본 구성 요소가 될 것입니다.
2. 멀티모달의 부상: 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 발전함에 따라, 이 모든 종류의 벡터를 함께 저장하고 검색할 수 있는 ‘멀티모달 벡터 스토어’의 중요성이 커질 것입니다.
3. 하이브리드 검색의 표준화: 키워드 기반의 전통적인 검색과 벡터 기반의 시맨틱 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’이 표준으로 자리 잡을 것입니다. 이를 통해 검색의 정확성과 재현율을 동시에 높일 수 있습니다.
4. 기존 DB와의 융합: PostgreSQL의 pgvector 확장 기능처럼, 기존의 관계형 데이터베이스나 NoSQL 데이터베이스들이 벡터 검색 기능을 핵심 기능으로 흡수하며 경계가 점차 허물어질 것입니다.

---

결론적으로, 벡터 스토어는 단순히 새로운 유형의 데이터베이스가 아니라, 기계가 세상의 정보를 ‘이해’하고 ‘기억’하는 방식을 바꾸는 패러다임의 전환입니다. 이러한 근본적인 변화를 주도하는 기술은 언제나 IT 생태계의 중요한 일부가 되어 왔습니다. 지금 바로 여러분의 프로젝트에 작은 벡터 스토어 하나를 적용해보며, AI 시대 데이터의 새로운 심장 박동을 직접 느껴보시길 바랍니다.