AI 데이터베이스 지형도 2026: 구조화된 예측의 위치

작성자가 제시한 분류 체계에 대해 커뮤니티의 의견을 구하고 있으며, 특정 아키텍처의 한계점에 대한 솔직한 공개가 긍정적으로 받아들여졌다.

• 실시간성이 중요한 소규모 데이터셋 예측에는 모델 학습이 필요 없는 베이지안 기반 예측형 DB 검토 권장
• RAG 구현 시에는 단순 벡터 검색 외에도 LLM 증강형 아키텍처와의 조합 고려

Vector Database

— 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 저장하고 유사도 검색을 수행하는 데이터베이스이다. 텍스트나 이미지의 의미적 유사성을 기반으로 가장 가까운 이웃을 찾는 ANN 알고리즘을 사용하여 RAG 시스템의 핵심 구성 요소로 활용된다.

Bayesian Inference

— 데이터가 관찰됨에 따라 가설의 확률을 업데이트하는 통계적 추론 방법이다. 예측 데이터베이스에서 별도의 모델 학습 과정 없이 쿼리 시점에 데이터 간의 확률적 관계를 계산하여 결과를 도출하는 데 사용된다.

Feature Store

— 머신러닝 모델 학습과 추론에 필요한 특징 데이터를 관리하고 서빙하는 중앙 저장소이다. 데이터 일관성을 유지하고 모델 배포 주기를 단축하며 여러 모델 간의 데이터 재사용성을 높이는 역할을 한다.

AutoML

— 데이터 전처리, 특징 선택, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 최적화 등 머신러닝 파이프라인의 전 과정을 자동화하는 기술이다. 전문 지식이 부족한 사용자도 고성능 모델을 구축할 수 있게 돕는다.