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데이터·DB
Vector DB란?
AI 인프라 분야에서 쓰이는 용어로, 텍스트·이미지·코드를 숫자 벡터로 바꿔 저장한 다음 의미가 비슷한 벡터를 빠르게 찾아 주도록 설계된 데이터베이스로, RAG·시맨틱 검색·추천 시스템의 기반이 됩니다.
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쉬운 풀이
이렇게 이해하면 쉬워요
벡터 DB는 글·그림·코드 같은 자료를 "의미가 비슷한지"로 검색할 수 있게 숫자 벡터 형태로 모아 두는 데이터베이스예요. 도서관에 비유하면, 일반 데이터베이스는 책 제목으로만 찾는 카드 목록이라면, 벡터 DB는 "이 책이랑 분위기 비슷한 책"을 한 번에 골라 주는 서가 배치 시스템에 가깝습니다.
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활용 사례
누가·언제 쓰나?
케이스 1: 매니지드 — Pinecone, Notion Q&A 백엔드 인프라 비용 60% 절감 Pinecone은 인프라 운영 없이 API만으로 수십억 벡터 인덱스를 다루는 완전관리형 벡터 DB입니다 [3]. Notion은 자사 워크스페이스 Q&A AI의 검색 인프라로 Pinecone 서버리스를 채택했고, 공식 사례에 인프라 비용이 60% 줄었다고 명시되어 있습니다 [8].
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더 알아보기
ai.percent.ac
/word/vector-db
AI for Everyone by Percent · CC BY-SA 4.0
카드를 캡처하거나 브라우저 인쇄 → PDF로 저장하면 인스타·수업 자료에 쓸 수 있습니다. CC BY-SA 4.0에 따라 출처(AI for Everyone by Percent · ai.percent.ac)와 라이선스를 표시하면 상업적으로도 이용할 수 있습니다. 내용을 바꿨다면 그 사실을 밝히고 같은 라이선스로 공유해 주세요.