RAG 시스템을 만들 때 이런 고민이 생깁니다."벡터 DB가 이렇게 많은데 뭘 써야 하지? 다들 자기가 제일 빠르다고 하는데."벤더 벤치마크는 전부 자기한테 유리하게 나와 있어요. 이번 글에서는 ChromaDB, Qdrant, Pinecone, Elasticsearch 네 가지를 실전 관점에서 비교해 드릴게요.벡터 DB가 왜 필요한가일반 DB는 정확한 값으로 검색해요. "이름 = 홍길동"처럼요. 벡터 DB는 의미적으로 유사한 것을 찾아요. "강아지"를 검색하면 "멍멍이", "반려견", "puppy"도 찾아주는 거예요.RAG 시스템에서 "사용자 질문과 관련된 문서를 찾아서 LLM에 넘기는" 과정이 바로 벡터 검색이에요. 이 검색이 빠르고 정확해야 RAG 전체 품질이 올라갑니다.4개 한눈에 비교구분 Chro..