Vector DB (벡터 데이터베이스)는 문서, 이미지 등 비정형 데이터를 의미를 담은 수치 벡터 (임베딩)로 변환해 저장하고, 질의와 의미적으로 유사한 데이터를 빠르게 찾아주는 데이터베이스를 의미합니다. 키워드가 정확히 일치하지 않아도 문맥상 관련된 내용을 검색할 수 있어, 사내 지식을 바탕으로 답변을 생성하는 검색 증강 생성 (RAG)의 핵심 인프라로 활용됩니다. 다만 중복되거나 오래된 문서를 그대로 벡터화하면 검색 정확도가 떨어지고, 문서별 접근 권한이 반영되지 않으면 권한 없는 사용자에게 민감정보가 노출될 수 있어 데이터 품질 관리와 권한 통제가 함께 이루어져야 합니다.

파수 AI의 Secure RAG를 위한 Vector DB 구축 솔루션은 Vector DB 구축을 단순한 기술 도입이 아닌 데이터 품질과 거버넌스의 문제로 접근합니다. 중복·불필요·오래된 ROT 데이터를 식별해 제거한 뒤 최신 핵심 데이터만 벡터화하고, 문서 단위의 ACL 권한과 예외 정책을 반영해 검색 단계에서부터 민감정보 노출을 차단합니다. 대규모 데이터 환경에 맞춘 인덱스 구조와 쿼리 처리 최적화로 검색 성능과 운영 비용의 균형을 맞춰, 신뢰도 높은 RAG 환경을 구축할 수 있습니다.