모든 DB는 머지않아 벡터 데이터베이스가 될 것이다
(nextword.substack.com)- 벡터 DB는 별도의 DB 카테고리가 아님
- 머지않은 시일내에 그래프, 관계형, 문서 및 키 밸류 DB 및 캐시를 포함한 모든 DB는 어떤 형태로든 "벡터 검색"을 지원하게 될 것임
- 벡터 DB와 그렇지 않은 것의 경계가 모호해 지고, Pinecone, Weaviate, Milvus 등 전문화된 벡터 DB는 경쟁속에서 추진력과 차별성을 잃게 될 것
- 현재의 DB들은 기존 워크로드/사용자 기반을 사용하여 새로운 RAG(Retrieval Augmented Generation) 워크로드를 잡으려고 시도하게 될 것이라 예상
글쎄
28년차 개발자인 나로서는 글쎄???
차트 개발 라이브러리가 사라지지 않고더발전할텐데 . . db에 차트가 들어갈 필요가 없을듯
Db와 차드등이 합쳐진들 db의 부히만더하기에 개발자로서는 더걱정하게된다 . 그렇지않아도 가장큰문제가 , 날로 커가는 db양으로 점점느려지는 문제를 해결하느라 , 최대한 분리시켜 속도 커스트마이징이 관건인데 말이다 .
벡터 검색이라는 건 LLM 등 딥러닝 모델들이 사용하는 Embedding을 vector로 저장하고 그들간의 유사도 등을 내부적으로 빠르게 계산해서 찾아주거나 저장하는 등을 수행하는 건데, 차트라는 건 어떤 걸 의미하시는지 궁금합니다.
벡터라는 단어를 보고 요즘 차트 라이브러리가 SVG 같은 벡터 이미지로 렌더링되다보니 동의어라 생각하고 사용하신 것 같습니다.
뭔가 업계의 사정을 알 것 같은 코멘트라 재밌었습니다.
저기서 말하는건 이론으로만 언급되던 Content-based address(reference)를 최근 AI(이 안에 vectorizing 등 관련 내용이 포함되죠) 기술이 급격히 발달하면서, 전통적 DBMS에서도 곧 그 기능을 만나볼 수 있을거라 전망될 정도로 너무나 쉽게 할 수 있게 되었다는걸 의미합니다.