EDB Postgres로 시작하는 벡터 검색(Vector Search) 완벽 가이드
저자: Dr. Sala Muthukrishnan
날짜: 2025년 11월 24일
들어가며: 키워드를 넘어 의도를 읽다
고객이 지원 포털 검색창에 “로그인 안됨”이라고 입력합니다. 그 즉시 시스템은 “비밀번호 복구 가이드”라는 문서를 찾아냅니다. 두 문장 사이에 겹치는 단어가 하나도 없는데도 말이죠. 어떻게 가능했을까요? 바로 벡터 검색(Vector Search) 덕분입니다.
생성형 AI(GenAI) 시대에 검색 기술은 단순한 키워드 매칭을 넘어섰습니다. 오늘날의 사용자는 시스템이 단순히 글자(Literal words)가 아닌 의미(Meaning), 맥락(Context), 의도(Intent)를 이해하기를 기대합니다. 지식 기반(Knowledge Base)에서 정확한 답변을 찾든, 유사한 제품을 추천하든, 혹은 LLM(거대언어모델)을 위한 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축하든, ‘의미적 검색’ 능력은 현대 AI 애플리케이션의 필수 요소가 되었습니다.
여기서 벡터 검색이 등장합니다.
전통적인 검색 엔진이 정확한 단어 일치나 구조화된 쿼리에 의존했다면, 벡터 검색은 다차원 공간에서 작동합니다. 문서, 이미지, 오디오, 제품 설명 등 모든 데이터를 임베딩(Embedding)이라는 숫자 벡터로 변환하여 저장합니다. 이 임베딩은 데이터의 의미를 포착하므로, 텍스트가 달라도 의미적 유사성을 기반으로 검색할 수 있습니다.
pgvector 확장 기능을 통해 EDB Postgres는 완전한 기능을 갖춘 벡터 데이터베이스로 변모합니다. 개발자와 데이터 과학자는 별도의 벡터 전용 DB 없이 Postgres 내에서 직접 임베딩을 저장하고 인덱싱하며 쿼리할 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터가 이미 존재하는 바로 그곳에서 AI 워크로드를 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 원활하게 실행할 수 있는 것입니다.
벡터 검색이란 무엇이며 왜 중요한가?
핵심부터 말하자면, 벡터 검색은 단어나 값이 정확히 일치하지 않더라도 쿼리와 의미나 표현이 유사한 데이터 포인트를 찾아내는 기술입니다. “비밀번호를 어떻게 재설정하나요?”라고 물었을 때 “로그인 자격 증명 복구 단계” 문서를 찾아내는 것이 그 예입니다.
‘매칭(Matching)’이 아닌 ‘의미(Meaning)’로 검색하는 이 능력은 차세대 지능형 애플리케이션의 문을 엽니다.
주요 활용 사례 (Use Cases)
- 시맨틱 검색 (Semantic Search)단순 키워드 검색을 넘어섭니다. 시스템이 쿼리의 의도를 해석합니다. “로그인이 안 돼요”라는 사용자에게 “비밀번호 복구 단계”를 보여줄 수 있는 것은 문구의 문자적 단어가 아니라 그 의미를 비교했기 때문입니다.
- 문서 검색 및 검색 증강 생성 (RAG)조직은 연구 논문, 사내 지식, 법률 문서 등 방대한 비정형 텍스트를 생성합니다. 이를 임베딩으로 변환하여 Postgres에 저장하면 사용자 질문에 가장 관련성 높은 콘텐츠를 즉시 검색할 수 있습니다. 이는 검색된 문서를 LLM에 주입하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성하는 RAG 파이프라인의 핵심입니다.
- 문서 비교 (Document Comparison)금융, 보험, 감사 분야에서는 계약서나 규제 보고서 등 대량의 문서를 비교하여 미세한 차이를 식별해야 합니다. 벡터 유사성을 활용하면 문서가 의역되거나 재구성되어 있어도 비교가 가능하여, 중복이나 표절을 높은 정확도로 감지할 수 있습니다.
- 이미지 유사도 검색 (Image Similarity Search)텍스트뿐만 아니라 시각적 특징도 임베딩으로 표현 가능합니다. 이커머스 사이트에서 “이 원피스와 비슷한 상품 보여줘”와 같은 추천이나, 미디어 기업의 중복 이미지 감지 등에 활용됩니다.
- 추천 시스템 (Recommendation Systems)사용자와 아이템의 임베딩을 Postgres에 저장하면 의미적 유사성을 기반으로 제품, 영화, 기사를 추천할 수 있습니다. 구매 기록뿐만 아니라 리뷰의 감정적 톤(Tone)까지 반영한 추천이 가능합니다.
벡터 검색의 작동 원리
Postgres 내부에서 벡터 검색이 어떻게 작동하는지 개념적으로 살펴보겠습니다.
- 임베딩 생성 (Embedding Generation): OpenAI, BERT, CLIP 같은 모델이 원시 데이터(텍스트, 이미지 등)를 밀집 벡터(Dense Vector)로 변환합니다. 예를 들어 BERT는 768차원의 부동 소수점 목록을 생성합니다. 이를 의미의 GPS 좌표라고 생각하십시오. 지도상에서 가까운 위치가 모여 있듯, 다차원 공간에서 유사한 개념끼리 군집을 형성합니다.
- Postgres에 저장:
pgvector를 사용하여 이 임베딩을vector타입의 전용 컬럼에 저장합니다. 각 행(Row)은 문서나 이미지 레코드와 그에 대응하는 벡터 값을 함께 가집니다. - 유사도 검색 (Similarity Search): 사용자가 쿼리를 입력하면 동일한 모델을 사용해 이를 임베딩으로 변환합니다. 그 후 코사인 거리(Cosine distance)나 유클리드 거리(Euclidean distance) 같은 측정 방식을 사용하여 저장된 벡터 중 의미적으로 가장 가까운 것을 찾습니다. 거대한 별자리에서 내 위치와 가장 가까운 별을 찾는 것과 같습니다.
- 랭킹 및 검색 (Ranking & Retrieval): 시스템은 유사도 점수에 따라 결과를 순위별로 나열하여 가장 관련성 높은 항목을 반환합니다.
이 아키텍처가 강력한 이유는 구조화된 데이터(SQL), 비정형 데이터, 그리고 임베딩을 단일 Postgres 생태계 안에서 모두 처리하기 때문입니다.
벡터 검색의 핵심: 유사도 측정 지표 (Similarity Metrics)
벡터 검색의 핵심은 쿼리 벡터와 가장 가까운 저장된 임베딩을 찾는 비교 과정입니다. 이때 ‘유사함’을 측정하는 기준이 되는 것이 거리 지표(Distance Metrics)입니다. pgvector는 널리 사용되는 두 가지 지표를 기본 지원합니다.
| 구분 | 코사인 유사도 (Cosine Similarity) | 유클리드 거리 (Euclidean Distance) |
| 정의 | 두 벡터 사이의 각도(코사인 값)를 측정. 방향에 중점을 두며 크기는 무시함. | 두 벡터 사이의 직선 거리(L2 Norm)를 측정. 크기와 방향 모두 고려. |
| 값의 범위 | -1 ~ 1 (일반적으로 0~1). 높을수록 유사함. | 0 ~ ∞. 낮을수록 유사함. |
| 크기(Magnitude) 영향 | 무시함. 방향이 같으면 길이가 달라도 동일한 것으로 간주. | 민감함. 스케일 차이가 거리에 영향을 줌. |
| 적합한 분야 | 텍스트 임베딩. 의미가 크기보다 방향에 있는 경우. | 이미지 또는 특징 세트. 절대적인 값(픽셀 강도 등)이 중요한 경우. |
| 텍스트 검색 | BERT, OpenAI 등의 문장/단어 임베딩에 적합. 의미적 유사성 판단에 유리. | 사용 가능하나, 임베딩 스케일이 다를 경우 오해의 소지가 있음. |
| 이미지 검색 | 정규화된 딥러닝 특징 임베딩(CLIP 등)에 적합. | 원시 픽셀 공간이나 스케일되지 않은 CNN 출력값 비교 시 선호됨. |
인덱싱을 통한 벡터 검색 확장 (Scaling)
데이터가 수천 개에서 수백만 개로 늘어나면, 모든 벡터를 하나씩 비교하는 방식(Brute-force)은 연산 비용이 너무 커집니다. 이때 벡터 인덱싱(Vector Indexing)이 필수적입니다.
벡터 인덱스란?
전체 데이터셋을 스캔하지 않고도 유사한 벡터를 빠르게 찾을 수 있도록 임베딩을 구조화하는 기술입니다.
주요 인덱스 유형
- IVF (Inverted File Index): 벡터를 클러스터(군집)로 나눕니다. 검색 시 가장 관련성 높은 클러스터 내부만 탐색합니다.
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World Graphs): 그래프 기반 인덱스로, 유사한 벡터끼리 연결하여 초고속 조회를 제공합니다. 성능과 정확도 면에서 현재 가장 널리 쓰입니다.
- PQ (Product Quantization): 벡터를 압축하여 저장 공간과 연산 비용을 줄입니다.
근사 최근접 이웃 (ANN) 검색
ANN(Approximate Nearest Neighbor)은 효율적인 확장의 핵심입니다. 정확한(Exact) 이웃을 찾는 대신, 아주 미세한 정확도를 희생하여 거의 가장 가까운 이웃을 엄청나게 빠른 속도로 찾아냅니다. 챗봇이나 추천 엔진 같은 실시간 AI 유스케이스에서는 ANN이 속도와 정밀도의 이상적인 균형점입니다.
왜 벡터 검색에 EDB Postgres를 써야 하는가?
Pinecone, Milvus 같은 전용 벡터 DB들이 쏟아져 나오지만, 엔터프라이즈 기업들이 EDB Postgres를 선택하는 이유는 명확합니다.
1. 통합 플랫폼 (Unified Platform)
pgvector를 사용하면 임베딩만을 위한 별도 DB가 필요 없습니다. 트랜잭션 및 분석 데이터를 처리하는 동일한 Postgres 인스턴스에서 AI 워크로드를 실행하십시오. 아키텍처가 획기적으로 단순해집니다.
2. 엔터프라이즈급 신뢰성
EDB Postgres는 수십 년간 검증된 Postgres의 유산 위에 구축되었습니다. 실험적인 벡터 저장소들과 달리 미션 크리티컬한 워크로드에 필요한 고가용성(HA), 복제, 안정성을 보장합니다.
3. 완벽한 통합
모든 주요 확장 기능, FDW(Foreign Data Wrappers), 통합 프레임워크를 지원합니다. 구조화된 데이터, 임베딩, 외부 AI 모델을 결합한 하이브리드 분석이 가능합니다.
4. 확장성 (Scalability)
EDB Postgres Advanced Server나 Postgres Distributed와 결합하면 노드 전반에 걸쳐 벡터 워크로드를 확장할 수 있어, 분석 성능과 벡터 검색 성능을 하나의 플랫폼에서 달성할 수 있습니다.
5. 거버넌스 및 보안
금융 및 공공 부문은 엄격한 데이터 거버넌스를 요구합니다. EDB Postgres에서 벡터 검색을 실행하면 데이터 주권, 감사 가능성, 규정 준수를 온프레미스(On-premise) 수준으로 통제할 수 있습니다.
마치며
벡터 검색은 정보 저장 및 검색 방식의 진화를 의미합니다. 전통적인 데이터베이스와 AI 기반 의미론(Semantics) 사이의 격차를 해소함으로써, EDB Postgres와 pgvector는 조직이 친숙한 엔터프라이즈 환경 내에서 지능형 애플리케이션을 운영할 수 있게 합니다.
시맨틱 검색이든, 추천 엔진이든, RAG 파이프라인이든, EDB Postgres는 AI를 데이터 곁으로 가져오는 데 필요한 확장성과 신뢰성을 제공합니다.
이번 글에서는 벡터 검색의 기본 원리, 유사도 지표, 인덱싱 기술을 다뤘습니다.
👉 다음 블로그 예고: 이론을 넘어 실전으로 들어갑니다. 테이블 생성, 임베딩 저장, 그리고 pgvector를 활용한 첫 번째 유사도 쿼리 실행까지, SQL 예제와 성능 튜닝 팁을 포함한 핸즈온(Hands-on) 가이드를 제공할 예정입니다.
Postgres와 함께하는 시맨틱 인텔리전스로의 여정, 이제 시작입니다.
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