Postgres 하나로 끝내는 벡터 검색,별도의 AI 데이터베이스가 정말 필요할까?

 

요즘 정보 검색 어떻게 하시나요? 예전처럼 검색 엔진 창에 키워드를 넣고 계시는 분은 많지 않을 것입니다. 대부분 자연스럽게 ChatGPT, Gemini, Claude 같이 평소 쓰는 생성형 AI 서비스를 브라우저에 띄워 놓고 궁금한 사항을 긴 문장으로 풀어 설명해 탐색을 할 것입니다. 이런 변화가 일어난 것은 불과 3년 만입니다.

 

2022년 말 생성형 AI를 접한 후 우리의 정보 찾기 일상은 크게 바뀌었습니다. 예전의 검색이 입력한 키워드와 문서 내 단어가 정확히 일치하는지 확인하는 어휘적 일치에 의존했다면, 이제는 문맥과 의도를 파악하는 의미론적 검색으로 패러다임이 완전히 바뀌었습니다.

 

이러한 지능형 검색을 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터를 고차원 숫자 배열로 변환하여 분석하는 벡터 검색입니다. 이 기술은 특히 AI가 기업 내부 데이터를 참조하여 정확한 답변을 생성하는 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처의 핵심 엔진으로 자리를 잡았습니다. 이번 포스팅에서는 벡터 검색 구현을 할 때 어떤 데이터베이스를 쓸 것인가에 대한 고민에 대한 답을 함께 찾아 볼까 합니다.

 

벡터 검색을 위한 선택지

기업이 벡터 검색을 구현하려 할 때 가장 먼저 떠올리는 질문은 "어떤 데이터베이스를 사용할 것인가?"입니다. 고민이 안 될 수가 없습니다. 현재 시장에는 Pinecone, Milvus, Weaviate 같은 전문 벡터 데이터베이스와, 기존 관계형 데이터베이스에 벡터 기능을 추가하는 통합형 접근 방식이 공존하고 있습니다. 선택지가 두 가지로 나뉜 것이죠. 각각은 장단점이 뚜렷합니다.

 

먼저 벡터 DB는 오로지 벡터 연산만을 목적으로 설계되었기에 초기 도입이 간편하고, 수십억 건 이상의 초대규모 벡터 워크로드에서 강력한 성능을 발휘한다는 장점이 있습니다. 특히 설계 단계부터 클라우드 네이티브를 고려하다 보니 서버리스 자동 스케일링 기능 등은 급증하는 트래픽을 처리하는 데 유리합니다.

 

그러나 엔터프라이즈 환경으로 확장할수록 구조적 한계를 드러냅니다. 가장 큰 문제는 데이터 사일로와 동기화입니다. 상품 정보는 기존 관계형 데이터베이스에, 상품 이미지 벡터 데이터베이스에 따로 저장될 경우 재고가 소진되거나 가격이 바뀔 때마다 두 데이터베이스를 실시간으로 동기화해야 하는 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리해야 합니다. 또한, 데이터 규모나 쿼리량에 따라 요금을 부과하는 과금 구조 탓에 비용을 예측하기 어렵고, 데이터를 외부 클라우드로 전송해야 하므로 규제가 엄격한 산업군에서는 데이터 주권 문제가 발생할 수 있습니다.

 

이러한 문제의 대안으로 기존 데이터베이스에 벡터 데이터베이스 기능을 확장하는 방식이 주목받고 있습니다. 이 중 하나가 전 세계적으로 신뢰받는 오픈 소스 데이터베이스인 PostgreSQL에 pgvector 확장을 사용하는 것입니다. 이런 방식은 트랜잭션 데이터와 벡터 데이터를 단일 데이터베이스에서 관리하므로 데이터 불일치를 원천적으로 차단하고 무결성을 보장한다는 강력한 이점을 제공합니다. 무엇보다 하이브리드 검색을 구현하기가 쉽습니다. 별도의 복잡한 프로그래밍 없이 표준 SQL 문장 하나만으로 정형 데이터 필터링과 벡터 유사도 검색을 동시에 수행할 수 있어 애플리케이션 구조를 단순화합니다. 더불어 기존 인프라와 보안 정책, 백업 시스템을 그대로 활용할 수 있어 운영 복잡도를 낮출 수 있습니다.

 

PostgreSQL에 pgvector 확장을 사용하는 방식이 좋은 이유

기존 데이터베이스에 벡터 DB 기능을 확장하는 것은 어려운 작업이 아닙니다. Postgres를 벡터 데이터베이스로 전환하는 과정은 매우 직관적입니다. 관리자는 간단한 확장 기능 활성화 명령만으로 Postgres를 강력한 벡터 연산 엔진으로 바꿀 수 있으며, 이후 사용하려는 AI 모델의 특성에 맞춰 벡터 컬럼을 포함한 테이블을 정의하기만 하면 됩니다.

 

물론 대규모 데이터에서 빠른 검색 속도를 보장하기 위해서는 적절한 인덱싱 전략이 필수적입니다. pgvector는 상황에 따라 선택할 수 있는 유연한 인덱싱 옵션을 제공합니다. 구축 속도가 빠르고 메모리 효율이 좋은 IVFFlat 방식과, 구축 시간은 다소 길지만 검색 속도와 정확도가 매우 뛰어나 엔터프라이즈 환경의 표준으로 권장되는 HNSW 방식을 지원하므로 비즈니스 요건에 맞춰 최적의 선택을 할 수 있습니다.

 

이렇게 구축된 환경에서 개발팀은 유클리드 거리, 코사인 거리, 내적 등 내장된 다양한 수학적 연산자를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 지난달 작성된 리뷰 중 배송 불만과 내용이 유사한 건을 찾는 것 같은 복합적인 질의를 단일 쿼리로 효율적으로 처리할 수 있습니다.

  

오픈 소스를 넘어선 엔터프라이즈 완성 'EDB Postgres AI'

오픈 소스 pgvector는 벡터 검색 지원의 훌륭한 출발점이지만 수억 건 이상의 데이터를 처리하거나 극한의 효율성을 요구하는 기업 환경에서는 추가적인 최적화가 필요합니다. 이를 위해 EDB는 pgvector를 핵심 엔진으로 포함하고 있는 EDB Postgres AI 플랫폼을 통해 성능과 운영의 한계를 극복하는 길을 제시하고 있습니다.

이미지 출처: EDB

 

어떻게 엔터프라이즈 눈높이를 맞추고 있는 지 몇 가지만 예로 들어 보겠습니다. 우선 EDB는 쿼리 실행 방식을 벡터 연산에 맞게 최적화하고 지능형 쿼리 조율 기술을 적용해 전문 벡터 데이터베이스보다 빠른 쿼리 성능을 달성했습니다. 성능뿐만 아니라 비용 효율성 측면에서도 자주 쓰지 않는 데이터를 저렴한 오브젝트 스토리지로 자동 이동시키는 계층형 저장소 기술을 통해 스토리지 비용을 크게 절감할 수 있게 했습니다.

 

AI 파이프라인 구축의 복잡성도 해결했습니다. 예전에는 데이터를 추출해 벡터화하고 다시 적재하는 복잡한 ETL 과정이 필요했으나, EDB의 AI 액셀러레이터 파이프라인은 이 모든 과정을 데이터베이스 내부로 통합했습니다. 개발자는 몇 줄의 설정만으로 소스 데이터와 AI 모델을 연결할 수 있으며, 데이터가 변경될 때마다 시스템이 자동으로 임베딩을 생성하고 동기화합니다. 마지막으로 쿠버네티스 환경에서의 중앙 통제와 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 보안을 강화함으로써, 수십억 건의 벡터 데이터도 안정적으로 처리할 수 있는 기반을 제공합니다.

 

데이터 주권과 효율성을 위한 최선의 선택

생성형 AI 시대에 데이터는 곧 경쟁력입니다. 초기에는 전문 벡터 데이터베이스가 유일한 해결책처럼 보였습니다. 그러나 엔터프라이즈 환경의 복잡성과 비용 문제는 통합형 아키텍처를 필요로 합니다. EDB Postgres AI와 pgvector의 조합은 단순한 기술적 대안을 넘어 데이터 사일로를 제거하여 운영 효율성을 극대화하고, 기존 보안 및 거버넌스 체계를 완벽하게 계승하며, 압도적인 비용 절감과 성능 향상을 동시에 제공하는 전략적 솔루션입니다. 실제 적용에 관심이 있다면 락플레이스가 도움을 드리겠습니다.