2025년 10월 20일·7분
벡터 데이터베이스란 무엇인가? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
벡터 데이터베이스가 무엇인지, 임베딩이 유사도 검색을 어떻게 가능하게 하는지, AI 검색 및 RAG에 pgvector, Pinecone, Weaviate 중 언제 어떤 것을 선택해야 하는지 알아보세요.
벡터 데이터베이스가 무엇인지, 임베딩이 유사도 검색을 어떻게 가능하게 하는지, AI 검색 및 RAG에 pgvector, Pinecone, Weaviate 중 언제 어떤 것을 선택해야 하는지 알아보세요.
벡터 데이터베이스는 임베딩—텍스트, 이미지, 기타 데이터의 “의미”를 나타내는 숫자 목록—을 저장하고 검색하도록 설계된 시스템입니다. “이 레코드에 환불이라는 단어가 정확히 들어있나?”라고 묻는 대신, “이 질문과 가장 비슷한 레코드는 무엇인가?”라고 묻고 가장 가까운 항목을 돌려받습니다.
각 문서(또는 제품, 티켓, FAQ 등)를 지도 위의 점으로 생각해보세요. 같은 아이디어에 관한 항목은 서로 가까운 위치에 놓입니다—단어가 달라도요. 벡터 데이터베이스는 “이 새로운 점과 가장 가까운 것은 무엇인가?”에 대해 빠르게 답합니다.
전통적인 SQL 데이터베이스는 날짜, user_id, 상태 등 구조화된 질문에 좋고, 키워드 검색은 사용자가 입력한 단어가 문서에 정확히 있을 때 강력합니다.
벡터 데이터베이스는 **의미적 유사성(semantic similarity)**에 집중합니다. 사용자가 “돈을 돌려받으려면 어떻게 하나요?”라고 물으면, 벡터 검색은 “환불 정책…”처럼 정확한 단어가 없어도 관련 내용을 찾아냅니다.
이것이 SQL이나 키워드 검색을 대체하는 것은 아닙니다. 많은 실제 시스템에서는 둘 다 사용합니다: 비즈니스 규칙(지역, 권한, 최신성)은 SQL/필터로 처리하고, 의미 기반 검색에는 벡터를 사용합니다.
한 문장으로 요약하면: 벡터 데이터베이스는 임베딩을 위한 "가장 유사한 항목" 엔진으로, 이를 빠르고 대규모로 수행하도록 최적화되어 있습니다.
벡터 데이터베이스는 임베딩 덕분에 의미를 수치적으로 비교할 수 있어 작동합니다. 숫자를 직접 읽는 것이 아니라, 두 콘텐츠가 “얼마나 가까운지” 순위를 매기는 데 사용합니다.
임베딩은 콘텐츠를 나타내는 숫자 목록(보통 수백~수천 차원)입니다. 각 숫자는 ML 모델이 학습한 의미의 일면을 포착합니다. 개별 숫자를 해석하는 것은 의미가 없고, 중요한 것은 유사한 콘텐츠가 유사한 숫자 패턴을 가진다는 점입니다.
고차원 지도의 좌표처럼 생각해보세요: “환불 정책”과 “제품 반품”에 관한 문장은 서로 가까운 곳에 놓입니다.
다양한 임베딩 모델이 다양한 미디어를 벡터로 변환합니다:
모든 항목이 벡터가 되면, 데이터베이스는 동일한 핵심 연산인 “가장 가까운 벡터를 찾아라”로 큰 컬렉션을 검색할 수 있습니다.
가까움을 결정하기 위해 시스템은 간단한 점수 규칙을 사용합니다:
수동으로 계산할 필요는 없습니다—중요한 점은 점수가 높을수록 “더 비슷하다”는 뜻이라는 것입니다.
검색 품질의 대부분은 더 나은 임베딩과 더 나은 청킹에서 옵니다. 도메인 특화 용어(제품명, 내부 용어, 법률 문구)를 모델이 포착하지 못하면, 최고의 벡터 인덱스라도 “가장 근접한 잘못된 답변”만 돌려줄 수 있습니다. pgvector, Pinecone, Weaviate 선택은 중요하지만, 적절한 임베딩 모델과 입력 포맷 선택이 보통 더 큰 영향을 미칩니다.
키워드 검색, SQL 쿼리, 벡터 검색은 서로 다른 문제를 해결합니다—이를 혼동하면 실망스러운 결과가 나옵니다.
전통적 검색(Elasticsearch, Postgres full-text 등)은 단어와 구문을 매칭합니다. 사용자가 무엇을 입력해야 하는지 알고 그 단어가 문서에 포함돼 있을 때 강력합니다.
약점:
벡터 데이터베이스는 임베딩—의미의 수치적 표현—을 저장합니다. 쿼리도 임베딩되어 결과는 유사성으로 정렬되므로, 정확한 단어가 일치하지 않아도 개념적으로 관련된 콘텐츠를 검색할 수 있습니다. 이것이 벡터 검색이 시맨틱 검색과 RAG에 인기 있는 이유입니다.
SQL은 다음에 적절합니다:
벡터는 정밀도가 필수적인 경우(예: "customer_id = 123 고객의 주문")에는 부적합합니다.
시맨틱 검색에도 보통 가격 범위, 날짜, 언어, 카테고리, 권한 같은 고전적 필터가 필요합니다. 대부분의 실제 시스템은 하이브리드 방식을 사용합니다: 먼저 SQL/메타데이터로 허용 집합을 좁히고, 그 안에서 벡터 유사도로 랭킹합니다.
데이터를 벡터 데이터베이스에 저장하면 각 항목은 긴 숫자 목록(임베딩)이 됩니다. 검색은 “이 쿼리 벡터와 가장 가까운 벡터를 찾아라”로 귀결됩니다.
현실적인 데이터베이스는 수백만 개의 벡터를 보관할 수 있습니다. 쿼리마다 모든 벡터를 비교하면 너무 느리고 비용이 큽니다. 그래서 벡터 데이터베이스는 후보를 빠르게 좁히는 인덱스를 구축합니다. 이를 통해 시스템은 소수의 후보에 대해서만 거리를 측정합니다.
대부분의 벡터 검색은 **근사 최근접 이웃(ANN)**을 사용합니다. “근사”는 데이터베이스가 항상 수학적으로 완벽한 최상위 결과를 보장하기보다, 아주 좋은 일치 항목을 빠르게 찾도록 시도한다는 뜻입니다.
비유: 도서관의 모든 책을 다 찾는 대신 스마트한 지도를 사용해 먼저 적절한 서가로 안내하는 식입니다.
이 트레이드오프는 보통 “인덱스 검색을 얼마나 철저히 할 것인가” 같은 설정으로 조정됩니다.
실용적으로 재현률은 “결과에 사람이 옳다고 여길 만한 답이 얼마나 자주 포함되는가”입니다. RAG에서는 높은 재현률이 핵심 사실 누락을 줄이는 경우가 많지만 비용이 증가할 수 있습니다.
pgvector, Pinecone, Weaviate 등 제품은 이러한 아이디어를 서로 다른 기본값과 튜닝 옵션으로 노출하지만, 목표는 동일합니다: 제어 가능한 정확도로 빠른 유사도 검색 제공.
벡터 데이터베이스 워크플로는 대체로 “저장 → 가장 적합한 항목 검색” 루프입니다. 핵심은 의미(임베딩)와 원본 콘텐츠를 함께 저장해 검색이 단어가 아니라 아이디어를 매칭하게 만드는 것입니다.
문서(페이지, PDF, 티켓, 제품 설명 등)를 수집하고 청크로 나눈 뒤 각 청크에 대해 임베딩을 생성합니다.
데이터베이스에 보통 저장하는 항목:
검색 시 사용자의 쿼리를 임베딩하고 가장 가까운 벡터를 요청합니다.
많은 팀이 벡터 유사도와 키워드 점수(BM25 유사)를 섞어 의미상 관련된 결과를 얻으면서도 SKU, 이름, 에러 문자열 같은 정확한 용어를 보상합니다.
검색 전후에 메타데이터 필터를 적용하세요—특히 멀티테넌트 앱과 권한이 중요한 경우. 필터는 정밀도 향상에도 도움이 됩니다(예: “최근 90일만”, “헬프 센터 내에서만”).
일반적인 패턴은: 상위 50–200개를 빠르게 검색한 뒤, 상위 10–20개를 더 강력한 모델이나 규칙(최신성 가중치, 소스 우선순위)으로 재순위화합니다.
RAG에서는 최종 상위 청크를 LLM 프롬프트에 문맥으로 넣고, 보통 인용과 “찾지 못하면 답하지 마라” 지시를 함께 보냅니다. 이렇게 하면 모델의 추측이 아니라 저장된 콘텐츠에 근거한 답변을 얻습니다.
검색 품질을 빠르게 검증하는 것이 목표라면, Koder.ai 같은 프로토타이핑 플랫폼을 사용해 챗 인터페이스 형태의 E2E 시맨틱 검색 또는 RAG 앱을 빠르게 세팅할 수 있습니다. 실무적으로는 React UI, Go 백엔드, Postgres(또는 pgvector 기반)를 이용해 계획 모드, 스냅샷, 롤백 등으로 반복하고 준비되면 소스 코드를 내보낼 수 있습니다.
pgvector는 PostgreSQL 확장으로 임베딩 벡터를 기존 데이터베이스에 직접 저장하고 검색할 수 있게 합니다. 별도의 “벡터 데이터베이스”를 운영하는 대신, 사용자·제품·문서·메타데이터를 담는 동일한 테이블에 새로운 열 타입(vector)을 추가합니다.
이미 Postgres에 투자했고 컴포넌트 수를 줄이려는 팀에 적합합니다. 진실의 근원이 Postgres라면, 벡터도 같은 곳에 두면 백업 전략, 접근 제어 모델, 마이그레이션 관리가 단순해집니다.
구조화된 데이터와 벡터를 함께 두는 것이 가장 큰 장점입니다. 의미 검색을 하면서도 tenant_id, category, status, permissions 같은 “일반적인” 제약을 그대로 적용할 수 있습니다. 운영 측면에서도 기존 Postgres 배포에 확장을 추가하는 정도로 쉽게 시작할 수 있습니다.
높은 볼륨의 벡터 워크로드는 Postgres가 원래 설계된 것과 다른 부담을 줄 수 있습니다. 벡터 인덱스(보통 IVFFlat 또는 HNSW), 메모리 설정, vacuum 동작, 쿼리 패턴 등을 고려해야 합니다.
대규모 임베딩 컬렉션, 높은 동시성 검색, 빠른 성장 등이 예상되면 확장과 튜닝이 관리형 서비스보다 더 많은 수작업을 요구할 수 있습니다. 많은 팀에게 pgvector는 “단순하게 시작하기”에 적합하면서도 예상외로 멀리 갈 수 있는 옵션입니다.
Pinecone은 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다: 임베딩(벡터)과 ID, 메타데이터를 보내면 운영은 대부분 Pinecone이 처리하고 빠른 유사도 검색과 메타데이터 필터링 기능을 제공합니다.
Pinecone을 쓰면 기계 프로비저닝, 일상적인 인덱스 튜닝, 스케일링·페일오버 구축 등을 신경 쓸 필요가 줄어듭니다. API로 벡터 업서트, 최근접 이웃 쿼리, 메타데이터 필터링(언어, 테넌트, 문서 유형, 접근 수준 등)을 수행합니다.
Pinecone은 다음에 적합합니다:
핵심 제품이 고품질 검색에 의존하고 있고, 벡터 검색을 서비스로 이용해 운영 부담을 줄이고 싶을 때 팀들이 선택하는 경우가 많습니다.
Pinecone의 최대 장점은 프로덕션으로의 속도입니다. 관리형 확장성과 신뢰성(플랜별로 다름)이 용량 계획과 인시던트 대응에 드는 시간을 줄여줍니다. 또한 일반 AI 스택과의 통합이 잘 되어 있습니다.
주요 트레이드오프는 공급자 종속과 쿼리·스토리지·처리량 증가에 따라 상승하는 지속적 비용입니다. 데이터 레지던시, 규정 준수 요건, 민감 데이터 처리 방식 등을 사전에 확인해야 합니다.
Weaviate는 GraphQL API를 제공하는 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 인프라 제어(자체 배포)와 제품 수준 기능(스키마, 필터링, 인덱싱 옵션, 통합)을 모두 원할 때 후보에 오릅니다.
Weaviate는 객체(문서, 제품, 티켓 등)와 메타데이터, 벡터 임베딩을 함께 저장합니다. 의미 유사성으로 쿼리하면서도 필터(“최근 30일만”, “category = support” 등)를 적용할 수 있습니다. GraphQL API 덕분에 복잡한 쿼리라도 별도 엔드포인트 설계 없이 표현 가능합니다.
Weaviate는 다음 팀에 어울립니다:
장점: 강력한 스키마/메타데이터 지원, 다양한 모듈·통합 생태계, 성능 튜닝 가능한 인덱싱 방식
단점: 자체 운영 시 업그레이드, 확장, 모니터링, 백업, 인시던트 대응 책임이 있습니다. 모듈·멀티테넌시·복잡한 스키마를 추가하면 초기 규칙을 명확히 하지 않으면 관리가 어려워질 수 있습니다.
옵션 비교 시 Weaviate는 “데이터베이스 내부에 간단히 추가”하는 방식과 “완전 관리형 서비스” 사이에서 유연성을 제공하지만 운영 책임이 뒤따릅니다.
벡터 데이터베이스 선택은 ‘최고’가 아니라 ‘적합성’의 문제입니다: 어디에 운영할지, 얼마나 커질지, 쿼리 패턴은 어떤지, 팀이 감당할 운영 작업량은 어느 정도인지에 따라 달라집니다.
작은 규모에서는 세 옵션 모두 잘 동작합니다. 성장 전망에 따라 다음을 물어보세요:
급격한 성장과 높은 QPS가 예상된다면 Pinecone이 운영 단순성에서 유리한 경우가 많습니다. 중간 규모이고 이미 대규모 Postgres를 운영 중이라면 pgvector가 비용 면에서 유리할 수 있습니다.
관계형 필터(조인, 복잡한 조건)를 많이 사용한다면 pgvector가 매력적입니다.
하이브리드 검색(키워드+시맨틱), 풍부한 필터, 강력한 멀티테넌시가 필요하다면 Pinecone과 Weaviate의 기능을 비교해보세요.
백업, 모니터링, 업그레이드, 온콜 부담을 솔직하게 평가하세요. 관리형은 운영 부담을 줄여줍니다. 셀프호스팅은 비용 면에서 이득일 수 있지만 팀에 운영 역량이 있어야 합니다.
좋은 벡터 검색은 지루하지만 신뢰할 수 있는 레코드 형태에서 시작합니다. 모든 "검색 가능한 단위"를 행/객체로 취급해 나중에 가져오고, 필터링하고, 설명할 수 있게 하세요.
최소한 다음을 저장하세요:
이렇게 하면 벡터 검색이 id를 반환하고, 그 id로 청크와 문맥을 가져와 사용자에게 보여주거나 RAG에 투입하기 쉽습니다.
청킹은 품질에 가장 큰 영향을 주는 요인입니다. 작은 청크는 더 “정확”할 수 있지만 문맥을 놓칠 수 있고, 큰 청크는 문맥을 담지만 신호가 희석됩니다.
일반 출발점: 200–400 토큰, 10–20% 겹침. 콘텐츠별로 조정하세요.
실제로 쿼리할 메타데이터를 저장하세요:
거대한 JSON 덩어리를 덤프하기보다는 자주 필터링하는 필드를 인덱싱하기 쉽게 두세요.
임베딩은 영구적이지 않습니다. embedding_model, model_version, chunking_version, created_at 등을 추적하세요. 모델을 업그레이드하면 병렬로 재임베딩하고 점진적으로 트래픽을 전환하는 방식으로 혼합된 벡터를 피하세요.
데모에서는 벡터 검색이 즉각적으로 느껴지지만 프로덕션에서는 느려지거나 비용이 늘어날 수 있습니다. 좋은 소식은 주요 영향 요인은 예측 가능하고, 어떤 백엔드를 쓰든 관리할 수 있다는 점입니다.
대부분 팀은 비검색 부분을 과소평가합니다.
더 나은 유사도 검색은 자동으로 더 나은 답변을 보장하지 않습니다.
작은 테스트셋을 만드세요: 실제 쿼리 30–100개, 각 쿼리에 대해 몇 가지 ‘좋은’ 기대 결과를 지정합니다. 관련성(상위 k 내 적중률)을 측정하고 청킹·인덱스·프롬프트를 변경할 때 변화를 추적하세요.
임베딩을 잠재적으로 민감한 데이터로 간주하세요.
벡터 검색 품질은 인덱스뿐 아니라 운영 습관에 좌우됩니다. 몇 가지 거버넌스 습관은 “문의할 수 없는 결과”를 방지하고 감사를 수월하게 합니다.
문서에 민감한 데이터가 포함돼 있다면 원본 콘텐츠는 기본 데이터스토어(오브젝트 스토리지, DB, DMS)에 보관하고 벡터 스토어에는:
이렇게 하면 벡터 스토어가 노출돼도 리스크를 줄이고 여러 백엔드를 쓸 때 접근 제어를 단순화할 수 있습니다.
임베딩은 옛 텍스트를 “기억”할 수 있습니다. 따라서:
민감한 정보를 로그하지 않으면서 디버깅할 수 있을 정도로만 로깅하세요:
이렇게 하면 모델/데이터 변경 후 드리프트와 회귀가 명확해집니다.
벡터와 로그의 보관 기간, 전송/저장 시 암호화, 감사 필요성(누가 언제 무엇을 검색했는지) 등을 계획하세요. 규제가 있는 환경이라면 데이터 흐름과 접근 경로를 문서화해 리뷰가 릴리스에 걸림돌이 되지 않도록 하세요.
견고한 벡터 데이터베이스라도 몇 가지 흔한 실수가 있으면 실망할 수 있습니다. 다음은 자주 보이는 실수와 조기 해결책입니다.
벡터는 의미에 좋지만, 고정된 제약(하드한 제약)에는 부적합합니다. 의미 검색만 쓰면 결과가 무작위 혹은 위험하게 느껴질 수 있습니다.
예방법: 유사도 검색과 구조화된 필터(tenant_id, 제품 카테고리, 언어, 날짜 범위)를 결합하세요. 메타데이터 필터를 쿼리 설계의 1등 시민으로 취급하세요.
몇 가지 프롬프트에서 괜찮아 보이는 데모는 재현률·관련성 문제를 숨길 수 있습니다.
예방법: 실제 쿼리로 구성된 작은 평가 세트(예: 30–100개)를 만들고 top-k 관련도를 측정하세요. 임베딩이나 청킹, 인덱싱을 바꿀 때마다 재측정하세요.
임베딩 모델은 진화합니다. 모델(또는 버전)을 바꾸면 벡터 공간이 달라져 검색 성능이 서서히 악화될 수 있습니다.
예방법: 임베딩 모델 정보를 저장하고(embedding_model, model_version, chunking_version) 임베딩을 버전된 아티팩트로 취급하세요. 재임베딩 파이프라인과 점진적 백필 전략을 마련하세요(비용 우려 시 인기 콘텐츠부터 재임베딩).
앱에 접근 제어가 있다면 검색 단계에서 이를 존중해야 합니다—그렇지 않으면 제한된 콘텐츠가 노출될 수 있습니다.
예방법: 검색 단계에서 권한을 적용하세요(테넌트별 인덱스, 메타데이터 필터, 사전 계산된 ACL 필드). 테스트로 검증하세요: “사용자 A는 절대 사용자 B의 문서를 검색하지 못해야 한다”는 조건을 top-k 후보 수준까지 확인합니다.
벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지 등 데이터의 임베딩(수치적 표현)을 저장하고 가장 유사한 항목을 빠르게 검색하도록 설계된 시스템입니다. 의미 기반 검색(시맨틱 검색)이나 RAG(검색 보강 생성)으로 AI 어시스턴트가 자체 콘텐츠에서 관련 문단을 가져와 답변하도록 할 때 특히 유용합니다.
실용적 규칙:
하루 만에 작은 PoC를 만드세요:
더 많은 구현·비용 가이드가 필요하면 /blog를 참고하세요. 가격이나 호스팅 옵션은 /pricing을 확인하세요.
벡터 데이터베이스는 임베딩(벡터: 긴 숫자 목록)을 저장하고 검색하는 시스템입니다. 정확한 단어 일치를 찾는 대신, 쿼리와 의미상 가장 유사한 항목을 반환합니다—사람들이 같은 의도를 다른 말로 표현할 때 유용합니다.
임베딩은 ML 모델이 생성한 콘텐츠의 수치적 ‘지문’입니다. 각 숫자를 개별적으로 해석하진 않고 전체 벡터를 비교에 사용합니다. 유사한 항목(예: “환불 정책”과 “상품 반품”)은 벡터 공간에서 가까이 위치해 의미 기반 검색이 가능합니다.
키워드 검색은 단어와 구문을 일치시키고(정확한 용어에 유리), 벡터 검색은 의미를 일치시킵니다(동의어·패러프레이즈에 유리). 실무에서는 보통 다음을 조합한 하이브리드 검색을 사용합니다:
SQL은 구조적이고 정확한 질문(ID, 조인, 집계, 엄격한 필터)에 적합합니다. 벡터 검색은 ‘유사한 항목 찾기’ 같은 퍼지 검색에 적합합니다. 일반 패턴은:
대부분 시스템은 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 인덱싱을 사용합니다. 쿼리 벡터를 저장된 모든 벡터와 비교하는 대신, 인덱스가 후보를 좁혀 실제 거리 계산은 작은 부분집합에만 수행합니다. 이렇게 하면 지연시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
**Cosine similarity(코사인 유사도)**는 두 벡터의 방향을 비교합니다(같은 방향으로 향하는가). **Dot product(내적)**는 방향뿐 아니라 크기(정규화 여부에 따라)를 반영할 수 있습니다.
실무적으로는 사용하는 임베딩 모델에서 권장하는 메트릭을 일관되게 선택해 사용하세요.
청크는 각 벡터가 무엇을 대표하는지 결정합니다. 너무 크면 노이즈가 섞이고, 너무 작으면 문맥을 잃습니다.
실용적인 시작점:
콘텐츠 유형에 맞춰 조정하세요(API/법률 문서는 보통 더 작게, 서사형은 더 크게).
RAG는 보통 다음 파이프라인으로 구성됩니다:
이렇게 하면 모델이 저장된 콘텐츠를 근거로 답변을 생성합니다.
선택 기준은 배포 방식과 운영 허용도에 달려 있습니다:
흔한 오류들: