RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축 시 마주하는 3가지 난관과 해결책

# 들어가며

지난 포스팅에서 우리는 VectorDB가 무엇이고 왜 AI 시대에 필수적인지 알아보았습니다. 개념을 이해했다면 이제 **"그래서 도대체 무엇을 써야 하는데?"** 라는 질문에 부딪히게 됩니다.

시중에는 수많은 VectorDB가 존재하며, 각각의 장단점이 뚜렷합니다. 이번 글에서는 대표적인 VectorDB들을 유형별로 살펴보고, 여러분의 프로젝트에 딱 맞는 도구를 선택하는 기준을 제시해 드립니다.

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# 전용 VectorDB (Specialized)

벡터 검색만을 위해 처음부터 설계된 데이터베이스들입니다. 성능과 특화 기능이 뛰어납니다.

## 1. Pinecone
- **특징**: 완전 관리형(SaaS) 서비스입니다. 인프라 관리가 전혀 필요 없습니다.
- **장점**: 구축이 매우 쉽고 빠릅니다. 스케일링이 자동화되어 있어 운영 부담이 적습니다.
- **단점**: 오픈소스가 아니며, 데이터 양이 많아지면 비용이 비싸질 수 있습니다. 데이터를 외부에 저장해야 한다는 보안 우려가 있을 수 있습니다.
- **추천**: 빠르게 프로토타입을 만들어야 하거나, 인프라 운영 인력이 부족한 스타트업.

## 2. Milvus
- **특징**: 대규모 데이터를 처리하기 위해 설계된 고성능 오픈소스 VectorDB입니다.
- **장점**: 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있는 확장성(Scalability)을 자랑합니다. 기능이 매우 풍부합니다.
- **단점**: 쿠버네티스(k8s) 기반으로 운영하는 것이 권장될 정도로 배포와 관리가 복잡할 수 있습니다.
- **추천**: 대규모 트래픽과 데이터를 다루는 엔터프라이즈 환경.

## 3. Chroma
- **특징**: 개발자 경험(DX)을 최우선으로 하는 오픈소스 DB입니다.
- **장점**: `pip install chromadb` 하나면 설치 끝. 로컬 파일 기반으로 가볍게 시작할 수 있고 사용이 매우 직관적입니다.
- **단점**: 대규모 분산 처리는 Pinecone이나 Milvus에 비해 아직 성숙도가 낮을 수 있습니다.
- **추천**: 개인 프로젝트, 사이드 프로젝트, 로컬 테스트 환경.

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# 통합형 VectorDB (Integrated)

기존에 쓰던 데이터베이스에 벡터 검색 기능을 추가한 형태입니다. 새로운 인프라를 도입하지 않아도 된다는 강력한 장점이 있습니다.

## 1. pgvector (PostgreSQL)
- **특징**: 전 세계에서 가장 사랑받는 RDBMS인 PostgreSQL의 확장 플러그인입니다.
- **장점**: 기존의 관계형 데이터와 벡터 데이터를 **하나의 쿼리(SQL)**로 조인해서 가져올 수 있습니다. 트랜잭션, 백업 등 RDBMS의 안정성을 그대로 누립니다.
- **단점**: 전용 DB에 비해 벡터 검색 성능(인덱싱 속도 등)이 약간 떨어질 수 있습니다.
- **추천**: 이미 PostgreSQL을 쓰고 있고, 메타데이터 필터링이 복잡하게 필요한 서비스.

## 2. Elasticsearch / OpenSearch
- **특징**: 검색 엔진의 제왕들답게 강력한 벡터 검색 기능을 탑재했습니다.
- **장점**: 기존의 키워드 검색(BM25)과 벡터 검색(Dense Retrieval)을 결합한 **하이브리드 검색(Hybrid Search)** 구현에 최적화되어 있습니다.
- **단점**: 리소스를 많이 잡아먹고(Memory Heavy), 운영 난이도가 꽤 높습니다.
- **추천**: 기존에 검색 엔진을 이미 운영 중이거나, 키워드 검색과 벡터 검색을 정교하게 섞어야 하는 경우.

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# 선택 가이드: 요약

결국 정답은 없습니다. 상황에 맞춰 골라보세요.

1. **"나는 인프라 관리 귀찮고, 돈으로 시간을 사겠다."** 👉 **Pinecone**
2. **"나는 PostgreSQL 덕후고, 기존 데이터랑 같이 조회해야 한다."** 👉 **pgvector**
3. **"토이 프로젝트 중인데, 지금 당장 내 노트북에서 돌리고 싶다."** 👉 **Chroma**
4. **"수천만 건 이상의 데이터를 다루는 대형 서비스를 만든다."** 👉 **Milvus**

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# 마치며

도구를 선택했다면, 이제 데이터를 어떻게 벡터로 변환(Embedding)하고 어떻게 검색 품질을 높일지 고민할 차례입니다.
다음 포스팅에서는 **"RAG(검색 증강 생성) 시스템을 실제로 구현할 때 겪게 되는 문제점과 해결 팁"**에 대해 다뤄보겠습니다.

어떤 VectorDB를 써야 할까? (Pinecone, Milvus, Chroma, pgvector 비교)

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