AI 용어집
벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스는 임베딩을 저장해두고, 정확한 키워드 일치가 아니라 의미를 기준으로 정보를 빠르게 찾아내도록 만들어진 데이터베이스의 한 종류예요.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요
임베딩은 텍스트를 의미를 나타내는 숫자로 바꿔줘요. 벡터 데이터베이스는 이런 임베딩을 방대하게 저장하고 빠르게 검색하도록 특별히 설계돼서, 질문과 의미상 가장 가까운 항목들을 찾아 돌려줘요.
책이 알파벳순이 아니라 주제와 아이디어별로 꽂혀 있는 도서관을 떠올려 보세요. "돈 절약하기"에 관한 걸 찾아달라고 하면, 예산 관리나 절약에 관한 근처 책들을 바로 건네주는 것과 같아요 - 벡터 데이터베이스가 콘텐츠를 찾아내는 방식이 바로 이래요.
벡터 데이터베이스가 중요한 이유
벡터 데이터베이스는 RAG 기반 어시스턴트처럼 여러분 자신의 콘텐츠를 검색하는 AI 도구의 핵심 요소예요. 이 용어를 알아두면 그런 도구들이 어떻게 만들어지는지 이해하는 데 도움이 돼요.
의미 기반 검색을 빠르고 확장 가능하게 만들어줘요
RAG 시스템을 이루는 핵심 구성 요소예요
여러분 자신의 문서를 활용하는 지식 어시스턴트를 움직여요
많은 노코드 AI 도구가 이걸 뒤에서 이미 포함하고 있어요
자주 묻는 질문
대개는 그렇지 않아요. 많은 노코드 AI 도구가 벡터 저장 기능을 내장하고 있어서, 데이터베이스를 직접 관리하지 않고도 내 문서로 학습된 챗봇을 만들 수 있어요.