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벡터 데이터베이스는 머신러닝 모델이 생성한 고차원 임베딩 벡터를 저장하고 인덱싱하여, RAG와 시맨틱 검색 같은 AI 애플리케이션을 위한 빠른 유사도 검색을 가능하게 합니다.
임베딩이란 데이터—대부분 텍스트이지만 이미지, 오디오, 사용자 행동도 포함—를 고차원 공간의 한 점(실수 벡터)으로서 수치로 표현한 것으로, 의미적으로 유사한 항목들이 서로 가까이 위치하도록 만들어집니다. 임베딩은 머신러닝 모델이 유사도를 측정하고, 이웃을 찾고,
