Vector DB 는 무엇 일까?

Vector DBMS(벡터 데이터베이스 관리 시스템)는 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색하기 위해 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 주로 고차원 벡터 데이터를 다루며, 머신러닝, AI, 이미지 처리, 자연어 처리 등에서 생성된 벡터 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

### 주요 특징
1. **고차원 데이터 지원**: 이미지, 텍스트, 오디오 등에서 추출된 고차원 벡터를 저장하고 검색할 수 있습니다.
2. **유사성 검색**: 벡터 간의 유사성을 기반으로 검색하며, k-NN 알고리즘 등을 사용합니다.
3. **확장성**: 대규모 데이터셋을 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다.
4. **실시간 처리**: 실시간 검색 및 분석이 가능합니다.

### 주요 사용 사례
- **이미지 검색**: 이미지의 벡터 표현을 저장하고 유사한 이미지를 검색합니다.
- **자연어 처리**: 단어나 문장의 임베딩을 저장하고 유사한 텍스트를 찾습니다.
- **추천 시스템**: 사용자 및 아이템 벡터를 저장해 유사한 항목을 추천합니다.

### 주요 Vector DBMS
- **Pinecone**: 고성능 벡터 검색에 특화된 클라우드 기반 DBMS.
- **Weaviate**: 머신러닝 모델과 통합된 오픈소스 벡터 검색 엔진.
- **Milvus**: 고성능 벡터 검색을 위한 오픈소스 DBMS.
- **FAISS**: Facebook이 개발한 고차원 벡터 검색 라이브러리.

### 결론
Vector DBMS는 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 검색하는 데 필수적이며, AI와 머신러닝 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다.