개요
요즘 여기저기서 Vector DB(벡터 데이터베이스)라는 말을 자주 보게 됩니다.
제가 알고 있던 DB라고 해봐야 RDB, NoSQL 정도였는데
처음 Vector DB라는 단어를 들었을 땐
“이게 대체 뭐지?” 싶은 느낌이 먼저 들더라고요.
뭔가 AI랑 관련 있어 보이긴 하는데 정확히 어떤 역할을 하는지는 감이 안 왔습니다.
그래서 그냥 GPT한테 물어봤습니다.
Vector DB가 뭐냐면요
GPT가 설명해준 내용을 정리하면 이렇습니다.
- 텍스트, 이미지, 음성 같은 데이터를 숫자 배열(예: 1536차원 실수 벡터)로 변환하고
- 이 벡터들을 저장한 뒤 벡터 간 유사도 검색을 수행한다
(코사인 유사도, L2 Distance 등)
한 줄로 줄이면,
👉 “의미적으로 비슷한 데이터를 찾아주는 DB”
이렇게 생각하면 이해가 좀 됩니다.
Supabase + Vector DB 조합
여기서 흥미로운 점이 하나 있습니다.
BaaS(Backend as a Service)인 Supabase를 쓰면
- 우리가 익숙한 PostgreSQL(RDB)을 그대로 쓰면서
- Vector DB 기능도 같이 사용할 수 있다는 점입니다.
실제로 서비스 만들다 보면
- 관계형 데이터도 필요하고
- 동시에 AI 임베딩(Vector Embedding)도 써야 하는 경우가 많습니다.
이걸 따로따로 붙이려면 꽤 귀찮은데,
Supabase는 이걸 한 번에 해결해주는 느낌이더라고요.
“이거 생각보다 괜찮은데?” 싶었습니다.
그래서 이 글에서는
이번 글에서는 깊게 들어가진 않고,
Supabase를 가볍게 찍먹해보는 정도로 정리해보려 합니다.
- Vector DB가 대충 뭐 하는 놈인지 감 잡고
- Supabase로 이런 것도 할 수 있구나 정도만 알아보는 글입니다.
Supabase는 뭐 하는 서비스냐면
Supabase는 오픈소스 기반 BaaS 플랫폼입니다.
서버를 직접 구축하지 않아도
아래 같은 백엔드 기능들을 바로 쓸 수 있습니다.
- PostgreSQL 기반 DB
- 인증(Authentication)
- 실시간 데이터(Realtime)
- 스토리지(Storage)
- 엣지 함수(Edge Functions)
웹이나 모바일 서비스 만들 때
“백엔드 기본 세트”는 거의 다 들어있다고 보면 됩니다.
Firebase랑 뭐가 다른데?
Supabase는 종종 Firebase 대체제로 많이 언급되는데,
가장 큰 차이점은 이겁니다.
- Firebase → NoSQL
- Supabase → PostgreSQL
저처럼
기존에 RDB 쓰던 사람 입장에선
이게 꽤 큰 장점으로 다가옵니다.
개인적인 느낌
아직 제대로 써본 건 아니지만,
잠깐 만져본 것만으로도 이런 생각이 들었습니다.
“아, 이제 진짜
AI랑 결합해서 서비스 만드는 게
특별한 일이 아니구나.”
요즘은 확실히
AI를 안 쓰면 뒤처지는 느낌이 드는 것도 사실입니다.
참고한 글
아래 글이 내용도 좋고 정리도 잘 되어 있어서
읽는 내내 재미있었습니다.
관심 있으면 한 번쯤 읽어볼 만합니다. 갓대희 짱
다음 포스팅에선에서는
Supabase 회원가입 및 간단한 CRUD를 해보려고 합니다.
이후 Vector 기능을 실제로 어떻게 써보는지
하나씩 살펴볼 예정입니다.
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