Booking.com, OpenSearch 대신 Weaviate를 벡터 DB로 선택한 이유 공개

Booking.com의 ML 및 DS 팀이 기존 OpenSearch에서 Weaviate로 벡터 데이터베이스를 전환한 과정을 상세히 공개했다. 이는 단순한 도구 변경이 아니라, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 시맨틱 필터링 등 생성형 AI 기반 사용자 경험을 뒷받침하는 핵심 인프라 결정이다.

벡터 검색의 역할 변화

과거 벡터 검색은 백엔드 구현의 세부 사항으로 취급되었으나, 현재는 플랫폼 전반의 개인화 및 정확도 향상을 위한 핵심 요소로 부상했다. Booking.com은 벡터 DB 선택이 주 데이터스토어나 메시지 큐 선택과 동등한 수준의 중요한 인프라 결정임을 강조하며, 예측 가능하고 확장 가능한 성능을 요구했다.

마이그레이션 배경

팀 내 여러 부서에서 임베딩과 벡터 검색 사용 사례가 급증하면서, 기존 시스템의 한계를 극복하고 더 다양한 도메인 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 Weaviate를 차세대 벡터 DB로 채택했다. 이를 통해 시스템은 더 깊은 컨텍스트를 확보하고, 검색 속도뿐만 아니라 검색 결과의 질적 향상(정확도 및 개인화)을 달성하고자 했다.