Amazon DynamoDB, 모든 규모에서 실시간 벡터 검색 지원

Amazon DynamoDB가 벡터 검색 기능을 정식 출시했다. 운영 데이터와 벡터 임베딩을 같은 테이블에 저장하고 별도 벡터 데이터베이스로 복제하지 않은 채 유사도 검색을 수행할 수 있다.

네이티브 벡터 검색은 99% 이상의 recall과 한 자릿수 밀리초 지연시간을 목표로 하며, 수조 개 벡터까지 확장할 수 있다. 서버 프로비저닝이나 패치, 유지보수가 필요 없고, 벡터 인덱스는 데이터 증가에 따라 수평 확장된다.

기존 DynamoDB 사용자는 전용 벡터 DB와 동기화 파이프라인을 별도로 운영해야 했지만, 이제 벡터와 운영 데이터가 동일한 서버리스 인프라와 종량제 모델을 공유한다. 이에 따라 데이터 이동, 라이선스, 운영 및 지연시간 관리 부담을 줄일 수 있다.

사용자는 Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Cohere Embed, OpenAI 임베딩 모델 등으로 생성한 벡터를 DynamoDB의 List 타입 속성에 저장한 뒤, 해당 속성에 벡터 인덱스를 생성한다. 인덱스 생성 시 차원 수와 거리 함수를 지정하고, 검색 시 비벡터 속성 기반 필터를 적용할 수 있다.

주요 지원 기능은 다음과 같다.

• 최대 4096차원 벡터
• Euclidean, Cosine, Dot product 거리 함수
• 검색 결과 최대 100개 반환
• SearchVectors API를 통한 유사도 검색
• 검색 시점의 인라인 필터링

AWS는 제품 카탈로그, 에이전트 메모리, RAG, 추천 엔진, 개인화 서비스, 이상 탐지 등 운영 데이터와 의미 기반 검색을 함께 처리해야 하는 애플리케이션에 DynamoDB 벡터 검색을 활용할 수 있다고 설명했다.