그래프DB 와 벡터DB - 편집 역사

Oracle: /* 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) */

2025-12-15T05:35:49Z

그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database)

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	* 벡터 DB:		* 벡터 DB:
	** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB		** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB
			\|내용= 용도에 따라 다르게 사용됨
	}}		}}
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Oracle: /* 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) */

2025-12-15T05:35:06Z

그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database)

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	{{핵심		{{핵심
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	** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB		** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB
	* 벡터 DB:		* 벡터 DB:

Oracle: /* 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) */

2025-12-15T05:34:42Z

그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database)

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	== 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) ==		== 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) ==

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	** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB		** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB
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	** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB		** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB
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Oracle: /* 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) */

2025-12-15T05:33:20Z

그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database)

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	== 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) ==		== 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) ==

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	** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB		** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB

Oracle: 새 문서: == 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) == {틀:요약 |제목=* 그래프 DB: ** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB * 벡터 DB: ** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB } ⸻ === 핵심 개념 비교 === {| class="wikitable" |+ 핵심 개념 |- ! 구분 !! 그래프 DB !! 벡터 DB |- | 핵심 목적 || 관계 탐색 || 유사도 검색 |- | 데이터 형태 || 노드 +...

2025-12-15T05:32:39Z

새 문서: == 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) == {틀:요약 |제목=* 그래프 DB: ** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB * 벡터 DB: ** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB } ⸻ === 핵심 개념 비교 === {| class="wikitable" |+ 핵심 개념 |- ! 구분 !! 그래프 DB !! 벡터 DB |- | 핵심 목적 || 관계 탐색 || 유사도 검색 |- | 데이터 형태 || 노드 +...

새 문서

== 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) ==

{틀:요약
|제목=* 그래프 DB:
** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB
* 벡터 DB:
** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB
}
⸻

=== 핵심 개념 비교 ===
{| class="wikitable"
|+ 핵심 개념
|-
! 구분 !! 그래프 DB !! 벡터 DB
|-
| 핵심 목적 || 관계 탐색 || 유사도 검색
|-
| 데이터 형태 || 노드 + 엣지(관계) || 고차원 벡터(숫자 배열)
|-
| 주요 질문 || A와 B는 어떤 관계인가? ||이것과 가장 비슷한 것은?
|-
| 쿼리 방식 || 관계 기반 탐색 || 거리 기반 검색
|-
|주 사용 분야 || 관계 분석, 네트워크 || AI, 검색, 추천
|}
⸻

=== 데이터 구조 차이 ===

* 그래프 DB
** 노드(Node): 사람, 상품, 계정 등
** 엣지(Edge): 친구, 구매, 팔로우 같은 관계
** 관계 자체가 1급 시민
<source lang=sql>
예:

(사용자A) -[FRIEND]-> (사용자B)

</source>

* 벡터 DB
** 데이터는 임베딩(embedding) 으로 변환된 벡터
** 예: 문장 → [0.12, -0.88, 0.34, ...]
** 의미적 유사성을 수학적으로 계산

<source lang=sql>
예:

"나는 고양이를 좋아해" → 벡터 → 가장 비슷한 문장 검색
</source>

=== 검색(쿼리) 방식 차이 ===
* 그래프 DB 쿼리 예
** “A의 친구의 친구는 누구인가?”
** “이 상품을 산 사람들은 또 뭘 샀나?”
* → 경로 탐색, 다중 홉 관계 조회

* 벡터 DB 쿼리 예
** “이 질문과 가장 비슷한 질문 5개”
** “이 이미지와 가장 유사한 이미지”
* → Cosine Similarity, Euclidean Distance 같은 거리 계산

=== 대표적인 사용 사례 ===
* 그래프 DB가 적합한 경우
** SNS 친구 관계
** 추천 시스템(관계 기반)
** 사기 탐지 (계좌/거래 연결 분석)
** 권한·조직 구조
** 네트워크 토폴로지

👉 관계가 복잡할수록 강력

* 벡터 DB가 적합한 경우
** LLM + RAG 검색
** 문서 / FAQ 의미 검색
** 이미지·음성 검색
** 챗봇 지식 검색
** 개인화 추천(콘텐츠 유사도)

👉 의미적 유사성이 중요할수록 필수

=== 대표 DB 예시 ===
# 그래프 DB
## • Neo4j
## • Amazon Neptune
## • TigerGraph
# 벡터 DB
## • Pinecone
## • Milvus
## • Weaviate
## • FAISS (라이브러리)

===함께 쓰는 경우도 많다 ===

* 요즘 실무에서는 그래프 DB + 벡터 DB를 같이 사용하는 경우도 많습니다.
<source lang=sql>

예:
• 벡터 DB → “비슷한 문서 찾기”
• 그래프 DB → “이 문서를 누가 만들었고, 어떤 서비스와 연결됐는지”
</source>

👉 의미 검색 + 관계 분석 조합

⸻

=== 정리 표 ===
{| class="wikitable"
|+ 핵심 개념
|-
! 항목 !! 그래프 DB !!벡터 DB
|-
| 중심 개념 || 관계 || 유사도
|-
| 강점 || 복잡한 연결 탐색 || 의미 기반 검색
|-
| 약점 || 의미 유사도 검색 약함 || 관계 표현 약함
|-
| AI/LLM || 보조적 || 핵심 인프라
|}