벡터 데이터베이스 성공 전략

제레미 켈웨이
2025년 2월 28일

벡터 데이터베이스는 최근 가장 빠르게 확산된 기술 중 하나인 생성형 AI의 핵심 기반입니다. 생성형 AI가 점점 더 기업의 핵심 기술로 자리 잡으면서, 기업들은 벡터 데이터 저장과 관리에서 엔터프라이즈급 요구사항을 충족할 수 있는 안정적인 데이터베이스 솔루션을 찾고 있습니다.

벡터 검색은 마치 모든 시장 이벤트, 기업 보고서, 경제 지표를 기억하는 초지능적인 금융 자문가와 같습니다.

예를 들어, 투자 전략을 세운다고 가정해 보겠습니다.

기존 검색 방식은 특정 산업군이나 재무 지표를 기반으로 기업 목록을 제공하는 수준에 그칩니다.
반면, 벡터 검색은 훨씬 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.
- 기업의 분기별 보고서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 감성 분석, 글로벌 경제 동향 등을 종합적으로 분석
- 전혀 예상치 못한 연관성을 발견하여, 예를 들어 작은 기술 스타트업의 혁신이 에너지 산업에 미칠 파급 효과까지 예측할 수 있음

이처럼 생성형 AI의 가능성은 무궁무진하지만, 이제 막 기업들이 이 강력한 기술을 더 적극적으로 통제하려는 단계에 접어들고 있습니다.

클라우드에서 온프레미스로, 변화의 시작

어떤 엔터프라이즈 시스템이든 신뢰성이 핵심이며, 생성형 AI도 예외가 아닙니다.
보안, 가용성, 확장성, 규정 준수, 일관된 성능은 필수 요소이며, 벡터 데이터베이스를 온프레미스(사내) 환경에서 구축하는 것은 이러한 요건을 충족하는 하나의 방법입니다.

현재 대부분의 기업은 OpenAI, Anthropic과 같은 클라우드 기반 대형 언어 모델(LLM) 서비스를 활용하고 있습니다. 그러나 점점 더 많은 기업들이

Llama 같은 오픈 소스 LLM을 온프레미스에서 실행하거나,
자원이 적게 들고 최적화가 쉬운 **소형 언어 모델(SLM)**을 활용하는 방향으로 전환하고 있습니다.

이러한 변화의 가장 큰 이유는 데이터 프라이버시와 규제 준수입니다.

민감한 데이터를 사용하는 기업들은 보안상 온프레미스 환경에서 데이터를 관리하려 합니다.
또한 법적 규제로 인해 클라우드에서 데이터를 관리할 수 없는 경우도 많습니다.
클라우드 기반 생성형 AI 서비스는 초기 비용이 낮지만, 일정 수준 이상으로 확장하면 비용 부담이 커지기 때문에 장기적으로 온프레미스가 더 경제적인 선택이 될 수 있습니다.

예를 들어,

고객 서비스 챗봇,
코드 자동 생성 도구,
이미지 생성 AI 같은 상시 가동형 애플리케이션은 온프레미스로 운영하는 것이 비용과 보안 측면에서 더욱 유리합니다.

하지만 온프레미스에서 생성형 AI를 구축하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다.

AI 애플리케이션 개발에는 전문 지식이 필요하며, 관련 기술 인력 확보가 어렵고 비용도 높습니다.
온프레미스에서 오픈 소스 LLM 또는 SLM을 실행하려면 GPU 서버가 필요합니다.
생성형 AI 데이터를 저장하려면 벡터 데이터베이스가 필수입니다.

따라서 온프레미스 벡터 데이터베이스를 완전히 운영화해야만 가동 중단을 최소화하고, 데이터를 안전하게 보호하며, 관리 부담을 줄일 수 있습니다.

벡터 데이터베이스, 어떤 솔루션을 선택할 것인가?

벡터 데이터베이스는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.

네이티브 벡터 데이터베이스
- 벡터 임베딩(문서, 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등의 데이터를 수치로 표현하는 방식)을 저장, 색인화, 검색하는 데 특화된 데이터베이스
- 처음부터 벡터 데이터 처리를 위해 설계됨
멀티모달 벡터 데이터베이스
- 기존 엔터프라이즈 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 벡터 검색 기능을 통합한 형태
- 벡터 검색뿐만 아니라 기존 데이터베이스의 기능을 함께 제공

온프레미스 환경에서는 멀티모달 솔루션이 더 유리할 수 있습니다.