Qdrant가 벡터 데이터베이스로 REST/gRPC API를 통해 의미론적 검색, 추천 시스템, RAG 파이프라인 구현 가능

Context

기존 AI 애플리케이션은 임베딩 벡터를 저장하고 의미론적 검색을 수행할 전문화된 데이터베이스 없이 구축되었다. 벡터와 함께 메타데이터를 저장하고 필터링된 검색을 동시에 수행하기 위해 별도의 솔루션이 필요했다.

Technical Solution

• Rust 기반 벡터 데이터베이스 도입: 임베딩 벡터를 384차원 이상의 고차원 공간에서 Cosine 거리 기반으로 저장 및 검색
• REST/gRPC 이중 API 제공: HTTP와 gRPC 프로토콜로 서로 다른 클라이언트 환경 지원
• Payload 메타데이터 저장: 벡터와 함께 상품명, 가격, 카테고리 같은 구조화된 데이터를 동시에 저장
• 필터링 기반 벡터 검색 구현: 가격 범위(lte), 카테고리 매칭(match) 같은 정확한 필터를 벡터 검색과 결합
• 추천 API 제공: 사용자가 선호한 항목(positive)과 거부한 항목(negative)을 기반으로 유사 상품 추천

Key Takeaway

벡터 데이터베이스는 단순 유사도 검색을 넘어 메타데이터 필터링과 추천 로직을 통합하는 방식으로 설계하면 AI 애플리케이션의 복합 검색 요구사항을 단일 시스템으로 처리할 수 있다.