[락플레이스 뉴스레터] 🔍 PostgreSQL 하나로 끝내는 벡터 검색 전략

pgvector·EDB Postgres AI로 구현하는 의미 기반 검색 시대의 가장 실용적인 선택지

2025. 12. 3.

Postgres 하나로 끝내는 벡터 검색,

정말 별도 벡터DB가 필요할까요?

생성형 AI 시대, 검색은 키워드에서 의미 기반(Semantic Search)으로 완전히 바뀌었습니다. 이 변화의 중심에는 텍스트·이미지를 숫자 벡터로 바꿔 검색하는 벡터 검색이 있고, RAG 구조에서는 필수 요소가 되었죠.

그렇다면 벡터 검색, 어떤 데이터베이스로 구현하는 게 가장 효율적일까요?

🔍 벡터DB vs. PostgreSQL + pgvector

전문 벡터DB (Pinecone, Milvus 등)

✅ 도입 쉬움, 대규모 벡터 성능 우수

❗ 정형 데이터와 분리 ➡️ 데이터 사일로

❗ 실시간 동기화 필요 ➡️ 운영 복잡도 증

❗ 사용량 기반 과금 ➡️ 예측 어려운 비용

PostgreSQL + pgvector

✅ 트랜잭션, 정형, 벡터 데이터를 하나로 통합

✅ SQL 한 줄로 정형 필터링 + 벡터 검색 동시 수행

✅ 기존 인프라·보안·백업 그대로 사용

➡️ 엔터프라이즈 환경에 더 자연스러운 선택

🚀 EDB Postgres AI: 엔터프라이즈형 완성

pgvector 기반을 더 강화한 EDB Postgres AI는 기업이 요구하는 성능, 비용, 보안 기준을 충족하도록 설계되었습니다.

벡터 쿼리 최적화 ➡️ 더 빠른 검색 성능

계층형 저장소 ➡️ 스토리지 비용 절감

AI 파이프라인 내장 ➡️ 임베딩 생성·동기화 자동화

쿠버네티스 운영 + RBAC ➡️ 보안 강화

🏁 “별도 벡터DB? 꼭 필요하진 않습니다.”

복잡한 파이프라인, 데이터 사일로, 높은 비용까지 감안하면 PostgreSQL + EDB Postgres AI 조합이 엔터프라이즈 환경에서 가장 실용적인 선택입니다.

벡터 검색 기반 AI 구축이 필요하다면 락플레이스가 설계부터 PoC까지 도와드릴게요.

✨ 이번 139호 메인 콘텐츠는 여기까지입니다!

아래에는 최근 많은 분들이 요청해주신 Lucky RO@D 웨비나 풀영상 소식도 함께 전해드릴게요.

🎬 Lucky RO@D 웨비나 풀영상, 여기 있어요! 👇

OpenShift부터 Observability, 그리고 RockPLACE의 클라우드 전환 이야기까지 한 번에 이어서 볼 수 있는 종합 클라우드 웨비나예요.

가볍게 틀어두셔도 “아, 클라우드가 이런 흐름이구나!” 하고 정리되는 느낌! 😌

💡 웨비나 한 줄 요약

클라우드 네이티브 ➡️ 관측성 ➡️ 전환 전략

이 3가지 흐름을 한 편으로 이어서 보여주는 이야기입니다.

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PostgreSQL·pgvector·EDB Postgres AI 기반 벡터 검색 아키텍처, 락플레이스가 설계부터 PoC까지 함께합니다.

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