벡터 저장소(Vector Store)이란?

벡터 저장소란!!

비정형 데이터를 벡터(숫자 배열)형태로 저장하고,

빠르게 검색할 수 있게 해주는 특수한 데이터베이스에요!

단순한 키워드 검색이 아니라 의미 기반 검색이 가능해서

유사도가 높아 의미적으로 가장 가까운 결과를 찾아줍니다.

 

 

LangChain에서 지원하는 대표 벡터 저장소는

1) Chorm → 가볍고 로컬 환경에서 실험하기 좋은 데이터베이스

2) FAISS → Facebook AI가 만든 초고속 유사도 검색 라이브러리

3) Pinecone → 완전 관리형 클라우드 벡터 DB(서버 구축 필요 없음)

4) Milvus → 대규모 데이터 처리에 강한 분산형 벡터 DB

5) postgreSQL + pgvector → 관계형 DB에 벡터 검색 기능 추가

가 있습니다!!

 

 

주요 기능은

1) 백터 색인화 → 검색 속도를 높이기 위해 데이커 구조 최적화

2) 근접 이웃 검색(Nearest Neighbor Search) → 가장 유사한 데이터 검색

3) 메타데이터 관리 → 벡터와 함께 부가 정보(출처, 날짜 등)도 저장 가능

합니다!!

 

 

정리를 해보자면,,,,, 

벡터 저장소는 RAG에서 검색 파트를 담당하는 핵심 요소입니다!!

임베딩 모델로 벡터화를 하고,

벡터 저장소에 저장을 하고,

유사도를 검색하고,

AI 모델이 답변을 생성해 줍니다

 

 

이게 바로 RAG의 기본 구조라고 할 수 있어요