생성형 AI가 등장하면서 벡터 데이터베이스가 무척 중요해지고 있다. 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 여러 유형의 데이터를 벡터로 변환하는 모델인 임베딩을 사용해 얻은 결과를 저장하고 나중에 인출하기 위해서는 벡터 데이터베이스가 필수적인 구성 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 하지만 벡터 데이터베이스가 모든 유형의 데이터를 처리하는 만능의 도구는 아니다.

벡터 데이터베이스의 부족한 점을 보완하기 위해 최근에는 관계를 저장하는 그래프 데이터베이스 역시 생성형 AI가 논의될 때 한 페이지를 장식하고 있다. 오늘은 그래프 데이터베이스가 어떤 기술인지 구체적으로 확인하는 동시에 생성형 AI에서 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 결합하는 사용 사례를 설명하겠다.

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