Clip 1: Vector Search 이해하기

학습 목표

• Vector Search의 개념과 작동 원리를 이해한다

• 임베딩(Embedding)의 역할과 중요성을 파악한다

• pgvector를 통한 PostgreSQL 벡터 검색 구현 방법을 학습한다

1. Vector Search란?

1.1 기본 개념

Vector Search(벡터 검색) 는 데이터를 고차원 벡터 공간에 표현하고, 벡터 간의 거리를 기반으로 유사도를 측정하여 검색하는 기술입니다.

1.2 기존 검색과의 차이점

구분	키워드 검색	Vector Search
검색 방식	정확한 키워드 매칭	의미적 유사도
데이터 표현	텍스트 그대로	고차원 벡터
활용	단어 빈도, 어휘 유사성	임베딩 공간의 거리
장점	빠르고 정확한 일치	컨텍스트 이해 가능

2. 임베딩(Embedding) 이해하기

2.1 임베딩이란?

임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 같은 비정형 데이터를 고차원 공간의 숫자 벡터로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 의미적 관계를 수학적으로 표현할 수 있습니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# 텍스트를 벡터로 변환
response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Vector Search는 의미 기반 검색을 가능하게 합니다."
)

embedding_vector = response.data[0].embedding
print(f"벡터 차원: {len(embedding_vector)}")  # 1536차원
print(f"벡터 일부: {embedding_vector[:5]}")

2.2 벡터 유사도 측정

벡터 간 유사도를 측정하는 주요 거리 함수:

1) 코사인 유사도 (Cosine Similarity)

import numpy as np

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    """두 벡터 간 코사인 유사도 계산"""
    dot_product = np.dot(vec1, vec2)
    norm_vec1 = np.linalg.norm(vec1)
    norm_vec2 = np.linalg.norm(vec2)
    return dot_product / (norm_vec1 * norm_vec2)

2) 유클리드 거리 (L2 Distance)

def euclidean_distance(vec1, vec2):
    """두 벡터 간 유클리드 거리 계산"""
    return np.linalg.norm(vec1 - vec2)

3) 맨해튼 거리 (L1 Distance)

def manhattan_distance(vec1, vec2):
    """두 벡터 간 맨해튼 거리 계산"""
    return np.sum(np.abs(vec1 - vec2))

3. pgvector 소개

3.1 pgvector란?

pgvector는 PostgreSQL에서 벡터 유사도 검색을 가능하게 하는 오픈소스 확장(extension)입니다. 기존 관계형 데이터베이스에 벡터 검색 기능을 추가하여 별도의 벡터 DB 없이 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

3.2 pgvector 주요 기능

지원 벡터 타입:

• vector: 기본 벡터 타입

• halfvec: 2바이트 float (최대 4,000 차원)

• sparsevec: 희소 벡터 (최대 1,000 비제로 차원)

• bit: 이진 벡터 (최대 64,000 차원)

지원 거리 함수:

• <->: 유클리드 거리 (L2)

• <#>: 네거티브 내적

• <=>: 코사인 거리

• <+>: 맨해튼 거리 (L1)

• hamming_distance(): 해밍 거리

• jaccard_distance(): 자카드 거리

3.3 pgvector 설치 및 기본 사용

-- 1. pgvector 확장 설치
CREATE EXTENSION vector;

-- 2. 벡터 컬럼을 가진 테이블 생성
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)  -- 1536차원 벡터
);

-- 3. 벡터 데이터 삽입
INSERT INTO documents (content, embedding)
VALUES (
    'PostgreSQL은 강력한 관계형 데이터베이스입니다.',
    '[0.1, 0.2, 0.3, ...]'::vector  -- 실제로는 1536개 값
);

-- 4. 유사도 기반 검색 (코사인 거리)
SELECT content, embedding <=> '[query_vector]' AS distance
FROM documents
ORDER BY distance
LIMIT 5;

3.4 인덱스로 검색 성능 최적화

-- HNSW 인덱스 생성 (근사 최근접 이웃 검색)
CREATE INDEX ON documents
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- IVFFlat 인덱스 생성 (클러스터 기반)
CREATE INDEX ON documents
USING ivfflat (embedding vector_l2_ops)
WITH (lists = 100);

4. 실전 예제: 문서 검색 시스템

import psycopg2
from openai import OpenAI

# OpenAI 클라이언트 초기화
openai_client = OpenAI()

# PostgreSQL 연결
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    database="vector_db",
    user="postgres",
    password="your_password"
)

def get_embedding(text):
    """텍스트를 벡터로 변환"""
    response = openai_client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=text
    )
    return response.data[0].embedding

def insert_document(content):
    """문서와 임베딩을 DB에 저장"""
    embedding = get_embedding(content)

    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(
            "INSERT INTO documents (content, embedding) VALUES (%s, %s)",
            (content, embedding)
        )
    conn.commit()

def search_similar_documents(query, limit=5):
    """유사한 문서 검색"""
    query_embedding = get_embedding(query)

    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(
            """
            SELECT content, embedding <=> %s AS distance
            FROM documents
            ORDER BY distance
            LIMIT %s
            """,
            (query_embedding, limit)
        )
        return cur.fetchall()

# 사용 예시
insert_document("PostgreSQL은 강력한 오픈소스 데이터베이스입니다.")
results = search_similar_documents("데이터베이스 추천")

for content, distance in results:
    print(f"유사도: {1-distance:.4f} | 내용: {content}")

5. Vector Search의 한계와 고려사항

5.1 성능 최적화의 어려움

• vector search 는 chunking, embedding 모델 선택 등 많은 리서치가 필요

• semantic 의 한계 때문에 keyword search 를 동시에 사용하는 것이 필요

5.2 성능 최적화 전략

1. 적절한 인덱스 선택: HNSW vs IVFFlat

2. 벡터 차원 최적화: 작업에 맞는 임베딩 모델 선택

3. 데이터 규모 고려: 대규모 데이터는 전용 벡터 DB 검토

핵심 요약

1. Vector Search는 의미 기반 유사도 검색을 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다

2. 임베딩을 통해 비정형 데이터를 벡터로 변환하고 수학적으로 비교할 수 있습니다

3. pgvector는 PostgreSQL에서 벡터 검색을 구현할 수 있는 강력한 확장입니다

4. 적절한 인덱스와 거리 함수 선택이 성능에 중요한 영향을 미칩니다

다음 단계

다음 클립에서는 Keyword Search(전통적 검색)와 Vector Search를 결합한 Hybrid Search 구현 방법을 학습합니다.

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참고 자료

• Elastic - 벡터 검색 가이드

• pgvector GitHub Repository

• Microsoft Learn - Azure AI Search 벡터 검색

• PostgreSQL pgvector 최신 릴리즈

• Supabase Docs - pgvector

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강사 정보

• 작성자: 정구봉

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gb-jeong/

• 이메일: [e-mail]

강의 자료

• 강의 자료: https://goobong.gitbook.io/fastcampus

• Github: https://github.com/Koomook/fastcampus-ai-agent-vibecoding

• FastCampus 강의 주소: https://fastcampus.co.kr/biz_online_vibeagent