벡터 데이터베이스(이)란 무엇인가?
의미로 항목을 찾기 위해 임베딩을 저장하고 검색하는 데이터베이스.
정식 정의
벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 표현을 포함한 임베딩 벡터를 저장, 색인, 질의하며, 질의 벡터에 가장 가까운 매치를 반환합니다. 의미 검색과 검색 증강 생성 뒤의 저장 계층입니다. 시장 파이프라인에서는 어떤 종목이나 질문에 가장 관련성 높은 뉴스나 문서의 빠른 조회를 가능하게 합니다.
쉽게 말하면
의미를 위한 검색 엔진입니다. 키워드를 맞추는 대신, 여러 문서의 숫자 기반 지문을 저장해 두고 물어본 것과 의미가 가장 가까운 것들을 빠르게 찾아냅니다.
예시
은행의 금리 노출에 관한 질의가 주어지면, 벡터 데이터베이스는 그 정확한 단어를 전혀 쓰지 않은 것까지 포함해 의미적으로 가장 관련성 높은 공시와 헤드라인을 반환합니다.