RAG 및 AI 애플리케이션을 위한 최적의 벡터 데이터베이스 선택 가이드

벡터 데이터베이스는 고차원 임베딩을 저장하고 검색하여 현대 AI 애플리케이션의 의미론적 검색을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다. 기존 관계형 데이터베이스와 달리 벡터 간의 유사도를 효율적으로 계산하도록 설계되었습니다. 이 글은 Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector, ChromaDB 등 6가지 주요 솔루션을 비교하여 성능, 확장성, 개발자 경험 측면에서 최적의 선택 기준을 제공합니다. 프로젝트의 규모와 인프라 환경에 따라 적합한 데이터베이스를 선정하는 것이 시스템 성능 최적화의 관건입니다.