벡터 데이터베이스 개념 및 특징벡터 데이터베이스 개념벡터 데이터베이스(Vector Database)는 고차원 벡터를 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 주로 텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형 데이터를 벡터화하여 저장한 후, 유사도 검색을 통해 유사한 데이터를 빠르게 찾는 데 사용됩니다. 인공지능과 머신러닝에서 생성된 임베딩(embedding)을 저장하고 검색하는 데 매우 유용합니다.특징고차원 벡터 저장: 수백에서 수천 차원의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.유사도 검색: 벡터 간의 유사성을 기반으로 가장 유사한 항목을 검색할 수 있습니다. 코사인 유사도, 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등이 사용됩니다.인덱싱 기반: 벡터 데이터베이스는 효율적인 검색을 위해 고도로 ..