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전통적인 데이터베이스는 정확한 조건 일치를 수행하지만 벡터 데이터베이스는 의미론적 유사성을 기반으로 가장 가까운 레코드를 찾는다. 임베딩 모델은 원시 데이터를 고정된 길이의 부동 소수점 배열인 벡터로 변환하며, 벡터 공간에서의 기하학적 거리가 가까울수록 데이터의 의미가 유사함을 뜻한다. 이를 통해 '개'와 '강아지'처럼 단어는 다르지만 의미가 유사한 데이터를 효과적으로 검색할 수 있다.
유사도 측정에는 코사인 유사도, 유클리드 거리, 내적(Dot Product) 등 다양한 거리 지표가 사용된다. 코사인 유사도는 벡터의 크기보다 방향에 집중하여 텍스트 임베딩에 주로 쓰이고, 유클리드 거리는 벡터 간의 직선거리를 측정한다. 사용하는 임베딩 모델의 학습 방식에 맞는 지표를 선택해야 검색 품질의 저하를 막을 수 있다.
대규모 프로덕션 환경에서는 모든 벡터를 전수 조사하는 플랫 검색이 불가능하므로 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 활용한다. ANN은 약간의 정확도를 희생하는 대신 검색 속도를 비약적으로 향상시켜 수십억 개의 데이터에서도 실시간 응답을 가능하게 한다. 이는 검색 비용을 낮추고 시스템의 확장성을 확보하는 핵심 기술이다.
HNSW(Hierarchical Navigable Small World)는 벡터를 노드로 연결한 다층 그래프 구조를 구축하여 고속 검색을 수행한다. 상위 계층은 성긴 그래프로 장거리 이동을 담당하고 하위 계층은 밀집된 그래프로 정밀한 국소 검색을 수행하는 계층적 구조를 가진다. 메모리 사용량은 높지만 검색 속도와 재현율이 뛰어나 많은 현대적 벡터 DB의 기본 알고리즘으로 채택된다.
IVF(Inverted File Index)는 벡터를 클러스터로 그룹화하고 쿼리 시 가장 가까운 클러스터만 검색하여 연산량을 줄인다. K-means 알고리즘으로 클러스터를 생성하며 HNSW보다 메모리를 적게 사용하지만 클러스터 구축을 위한 별도의 학습 단계가 필요하다. 검색 시 탐색할 클러스터 수(nprobe)를 조절하여 지연 시간과 재현율 사이의 균형을 맞출 수 있다.
제품 양자화(PQ)는 고차원 벡터를 하위 벡터로 나누고 각 부분을 압축하여 메모리 사용량을 4~32배까지 절감한다. 이는 수십억 단위의 대규모 데이터셋을 메모리에 유지해야 할 때 필수적인 압축 기법이다. 주로 IVF와 결합된 IVF-PQ 형태로 사용되어 대규모 시스템에서 효율적인 후보군 스캔을 지원한다.
기술
- Pinecone
- Qdrant
- Weaviate
- Milvus
- pgvector
- Faiss
- HNSW
- IVF
- PQ
활용 사례
- RAG(검색 증강 생성) 시스템
- 이미지 및 오디오 유사도 검색
- 추천 시스템
- 의미론적 텍스트 검색
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원문 발행 2026. 03. 26.수집 2026. 03. 29.출처 타입 RSS
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