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Vector DB
벡터 데이터베이스
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.
데이터·DB
Database
데이터베이스
정보를 체계적으로 저장하고 필요할 때 빠르게 찾을 수 있게 만든 디지털 저장소로, 1970년대 미국 IBM이 관계형 모델을 정립한 뒤 50년이 지난 지금도 모든 IT 서비스의 핵심 기반입니다.
데이터·DB
Text-to-SQL
텍스트 투 에스큐엘
자연어로 쓴 질문을 데이터베이스에서 실행할 수 있는 SQL 쿼리로 자동 변환하는 기술입니다. 학술적으로는 시맨틱 파싱의 대표 과제로, 2018년 예일대의 Spider 벤치마크가 표준 평가 기준을 세웠습니다. LLM 등장 이후 정확도가 크게 올라, 개발자가 아닌 직군도 채팅으로 데이터를 조회하는 사내 도구로 확산하고 있습니다. 다만 깨끗한 벤치마크와 달리 실제 기업 데이터베이스 환경에서는 정답률이 크게 떨어져, 사람의 검증 절차와 함께 쓰는 것이 전제입니다.
데이터·DB
Semantic Search
시맨틱 서치
단어의 철자 일치가 아니라 문장의 '의미'로 문서를 찾는 검색 방식입니다. 질문과 문서를 각각 벡터(임베딩)로 바꾼 뒤, 벡터 사이 거리가 가까운 것을 관련 있는 결과로 봅니다. 그래서 검색어와 겹치는 단어가 하나도 없어도 뜻이 통하면 찾아냅니다. 동의어·자연어 질문·오타에 강해 키워드 검색의 한계를 보완합니다. 문장 임베딩 기법과 벡터 데이터베이스가 발전하면서 실용화됐고, 지금은 RAG의 기본 검색 방식으로 쓰입니다.
데이터·DB
Airtable
에어테이블
2012년 미국 샌프란시스코에서 시작된 노코드 데이터베이스 도구로, 엑셀과 데이터베이스의 중간 성격이며 시각화·자동화·API 호출을 한 화면에서 다룰 수 있는 비즈니스 노코드의 대표 도구입니다.
자동화·노코드
Notion
노션
2016년 미국 샌프란시스코에서 시작된 통합 협업 도구로, 문서·데이터베이스·위키·프로젝트 관리·CRM을 한 워크스페이스에 묶어 'Company OS'로 자리잡은 글로벌 협업 표준 중 하나입니다.
자동화·노코드
Bubble
버블
2012년 미국 뉴욕에서 시작된 노코드 웹 개발 도구로, 프로그래밍 언어 없이 드래그·드롭만으로 데이터베이스·로그인·결제까지 가진 완전한 웹 앱을 만들 수 있는 노코드 시대의 대표 플랫폼입니다.
자동화·노코드
Query
쿼리
데이터베이스·검색 엔진에서 원하는 정보를 찾기 위해 보내는 '질문'으로, SQL 한 줄·Google 검색어·API 호출 모두 쿼리의 한 형태입니다.
데이터·DB
Schema
스키마
데이터베이스의 구조 설계도로, 어떤 테이블에 어떤 컬럼이 있고 각 컬럼의 타입은 무엇이며 어떻게 연결되는지를 정의한 청사진입니다.
데이터·DB
Milvus
밀버스
AI 인프라 분야에서 중국 Zilliz가 2019년에 공개한 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 수십억 단위 임베딩을 분산 처리하도록 설계된 대규모 RAG·검색·추천 인프라입니다.
데이터·DB
Qdrant
큐드란트
AI 인프라 분야에서 독일 Qdrant가 2021년에 공개한 오픈소스 벡터 데이터베이스로, Rust로 구현되어 고성능·고압축을 강점으로 RAG·검색·추천 시스템에 사용됩니다.
데이터·DB
Chroma
크로마
AI 인프라 분야에서 미국 Chroma가 2022년에 공개한 오픈소스 벡터 데이터베이스로, RAG 파이프라인이 임베딩을 저장·검색하는 핵심 인프라로 쓰이며 로컬 단일 파일부터 클라우드까지 동일 API로 동작합니다.
데이터·DB
Weaviate
위비에이트
AI 인프라 분야에서 네덜란드 Weaviate가 2019년에 공개한 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 임베딩과 키워드 검색을 한 번에 하이브리드 방식으로 수행하는 RAG 인프라입니다.
데이터·DB
Pinecone
파인콘
AI 인프라 분야에서 미국 Pinecone Systems가 2019년에 공개한 매니지드 벡터 데이터베이스로, RAG·추천·시맨틱 검색용 임베딩을 대규모로 저장·검색해 주는 클라우드 서비스입니다.
데이터·DB
Vector Database
벡터 DB
AI 인프라 분야에서 쓰이는 용어로, 임베딩 벡터를 저장하고 가장 가까운 의미를 가진 벡터들을 빠르게 찾아 주도록 만든 데이터베이스로, RAG·시맨틱 검색·추천에 폭넓게 쓰입니다.
데이터·DB
Redis
레디스
2009년 이탈리아 출신 개발자 Salvatore Sanfilippo가 만들어 미국 Redis Labs(현 Redis Inc.)가 운영하는 인-메모리 키-값 데이터베이스로, 메모리에 데이터를 두고 1ms 이하로 읽고 쓰며 캐시·세션 관리·실시간 랭킹의 표준 도구입니다.
데이터·DB
MongoDB
몽고디비
2009년 미국 뉴욕에서 시작된 NoSQL 문서형 데이터베이스로, JSON과 비슷한 자유로운 형식으로 데이터를 저장하며 NoSQL 시장 1위이자 전 세계 개발자가 가장 많이 쓰는 비관계형 DB입니다.
데이터·DB
MySQL
마이에스큐엘
1995년 스웨덴 출신 개발자가 만들어 현재 미국 Oracle이 운영하는 세계에서 가장 널리 쓰이는 오픈소스 관계형 데이터베이스로, 30년이 지난 지금도 한국 IT 서비스의 약 50%가 사용하는 사실상 표준 DB입니다.
데이터·DB
NoSQL
노에스큐엘
Not Only SQL의 약자로, 행·열 표 구조의 관계형 DB 대신 문서·키-값·그래프 같은 자유로운 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스 종류이며 빠른 확장·유연한 스키마가 필요한 현대 IT 서비스의 대안입니다.
데이터·DB
SQL
에스큐엘 또는 시퀄
Structured Query Language의 약자로, 1974년 미국 IBM 연구소에서 만들어진 데이터베이스에서 자료를 가져오고·저장하고·수정하는 표준 언어이며 50년이 지난 지금도 거의 모든 회사 데이터 분석의 기본 도구입니다.
데이터·DB
Supabase
수파베이스
2020년 미국·싱가포르 분산 팀이 시작한 오픈소스 백엔드 플랫폼으로, PostgreSQL 데이터베이스·인증·실시간·스토리지·서버리스 함수를 한 번에 제공하며 'Firebase의 오픈소스 대안'으로 빠르게 자리잡은 서비스입니다.
배포·인프라
Firebase
파이어베이스
2011년 미국에서 시작되어 2014년 Google이 인수한 모바일·웹 백엔드 플랫폼으로, 실시간 데이터베이스·인증·푸시 알림·분석을 한 번에 제공하며 모바일 앱 개발의 가장 빠른 진입로 중 하나입니다.
배포·인프라
Backend
백엔드
웹사이트나 앱에서 사용자 눈에 보이지 않는 서버·데이터베이스·로직 영역을 만드는 개발 분야로, 로그인·결제·데이터 저장 같은 핵심 기능을 처리하는 부분입니다.
개발