Semantic Search 구현을 위한 Vector Database 기반 고차원 데이터 저장 구조 설계

Context

Exact Match 방식의 전통적 데이터베이스 구조로 인한 의미론적 검색의 한계 발생. 키워드 일치 여부만 판단하는 기존 아키텍처로는 데이터 간의 유사성이나 맥락적 의미를 추출하는 데 구조적 제약 존재.

Technical Solution

• 데이터를 고차원 벡터 공간의 좌표로 변환하여 데이터의 의미론적 본질을 수치화하는 Vector Embedding 도입
• 384~1,536 차원의 다차원 벡터 표현을 통한 데이터 간 거리 기반 Similarity Search 구조 설계
• Sentence-Transformers 등 Pre-trained Model을 활용한 텍스트 데이터의 벡터 변환 및 인덱싱 자동화
• Chroma, Pinecone, Weaviate 등 목적에 따른 Vector Database 엔진 선택으로 데이터 규모와 인프라 제약 해결
• 단순 키워드 매칭을 넘어선 Semantic Search 로직 구현으로 사용자 쿼리와 데이터 간의 맥락적 유사도 산출