아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

왜 벡터 DB가 필요한가?ChatGPT에게 "지난달에 정리한 Kubernetes 트러블슈팅 노트 보여줘"라고 물어본 적 있으신가요? 당연히 못 찾아줍니다. LLM(대규모 언어 모델)은 여러분의 개인 데이터를 모르니까요.이 문제를 해결하는 게 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다. 내 문서를 벡터 DB에 넣어두고, 질문하면 관련 문서를 찾아서 LLM에게 함께 전달하는 방식이죠. 여기서 벡터 DB는 텍스트를 숫자 배열(벡터)로 변환해서 저장하고, "의미가 비슷한 것"을 빠르게 찾아주는 전문 데이터베이스입니다.그런데 벡터 DB가 워낙 많습니다. 어떤 걸 써야 할까요? 가장 널리 쓰이는 3개 — Milvus, Pinecone, Qdrant — 를 비교해보겠습니다..