피드로 돌아가기
Dev.toDatabase
원문 읽기
Oracle 26ai 기반 Vector-native RAG를 통한 Governance 일원화 및 Hybrid Search 구현
Vector‑native RAG on Oracle: embeddings, HNSW/IVF, and hybrid search under database governance
AI 요약
Context
별도의 Vector Store 사용 시 발생하는 메타데이터 중복과 필터 재구현 문제로 인한 Governance 취약성 발생. 데이터 저장소와 벡터 검색 엔진의 분리로 인해 감사 추적(Audit Trail)이 단절되는 아키텍처적 한계 존재.
Technical Solution
- 벡터 데이터를 First-class citizen으로 처리하는 VECTOR 타입 도입을 통한 데이터베이스 내부 저장 구조 설계
- HNSW(Interactive Recall 최적화 및 IVF 대규모 Corpus 처리 최적화 등 데이터 특성에 따른 ANN Index 전략 차별화
- VECTOR_DISTANCE와 WHERE 절을 결합한 단일 SQL 문 작성을 통한 Semantic Similarity와 Business Predicate의 동시 처리
- DBMS_HYBRID_VECTOR를 활용하여 Oracle Text의 키워드 기반 랭킹과 Vector similarity search를 통합한 Hybrid Retrieval 구현
- VPD(Virtual Private Database), Unified Auditing, TDE 등 기존 DB 보안 정책을 Vector Query 경로에 그대로 적용하여 거버넌스 연속성 확보
- Select AI의 SHOWSQL 기능을 통해 LLM이 생성한 SQL을 실행 전 검토 가능하게 설계하여 NL2SQL 과정의 투명성 확보
실천 포인트
- Corpus 규모와 요구 Recall 수준에 따라 HNSW와 IVF 인덱스 성능을 직접 벤치마킹하여 선택할 것 - RAG retrieval 경로의 보안을 위해 세션 시작 시 MODULE 및 ACTION 태그를 설정하여 Audit 필터링 효율을 높일 것 - 외부 Embedding Provider 사용 시 DB 내부의 network ACL 및 Credentials 관리 체계를 우선 구축할 것 - 단순 벡터 검색 외에 정확한 키워드 매칭이 필요한 혼합 품질 데이터셋의 경우 DBMS_HYBRID_VECTOR 도입을 검토할 것