벡터 검색 (Vector Search)
AI 용어임베딩한 벡터끼리 얼마나 가까운지를 재서 뜻이 비슷한 문서를 찾는 방식
#rag
정의
벡터 검색은 임베딩으로 바꾼 숫자 벡터끼리 얼마나 가까운지를 재서 비슷한 문서를 찾는 방식이다. 보통 코사인 유사도(두 벡터가 가리키는 방향이 얼마나 같은지)로 재고, 문서가 많아지면 전부와 대조할 수 없으니 근사 최근접 이웃(ANN, 예: HNSW)으로 정확도를 조금 내주고 속도를 얻는다. 단어가 하나도 겹치지 않아도 뜻이 통하면 찾아낸다는 점이 키워드 검색과의 결정적 차이다.
언제 쓰나
"환불 언제 되나요"로 "결제 취소 처리 기간" 문서를 찾아야 하는 것처럼, 표현이 달라도 뜻이 같은 것을 찾아야 할 때.
언제 안 쓰나
제품 코드나 사번처럼 정확히 일치해야 하는 검색은 키워드 쪽이 낫다. 실무에서는 둘을 섞는 하이브리드 구성이 흔하다.
Claude Code에선
grep 은 정확히 일치하는 것을 찾고, 벡터 검색은 "인증을 처리하는 부분" 같은 뜻으로 찾는다 — 쓰임이 서로 다르다.
예시
바로 쓰는 프롬프트
{{검색 요구사항}}에 벡터 검색과 키워드 검색 중 무엇이 맞는지 판단해줘. 섞어야 한다면 어떤 비율로 합칠지도 제안해줘.jt · via term-research · 복사 0 · KO