한빛미디어가 2026년 8월 30일 『벡터 데이터베이스』를 출간했다. 이 책은 벡터 데이터베이스의 핵심을 코드로 익히는 입문서다. 임베딩과 유사도 검색의 원리에서 시작해 FAISS로 검색을 구현하고, SQLite3와 PostgreSQL의 pgvector를 사용해 의미 기반 검색과 논문 검색 시스템을 만든다. 여기에 로컬 LLM 도구 Ollama를 연결해 RAG 시스템까지 단계적으로 구성하는 흐름을 제시한다. 실습은 무료 도구와 로컬 환경에서 진행할 수 있고, 마지막 장에서는 벡터 쿼리 언어도 다룬다.

기술적으로 중요한 지점은 특정 제품을 먼저 고르는 방식이 아니라, 기존 데이터베이스 위에 벡터 검색을 어떻게 붙일지와 그 한계를 함께 이해하도록 설계됐다는 점이다. 기사에서는 이미 운영 중인 PostgreSQL이나 SQLite로 어디까지 구현할 수 있는지 확인하는 현실적 출발점으로 이 책을 소개한다. 동시에 문서 규모가 커지고 응답 속도가 중요해질 경우 전용 벡터 데이터베이스나 관리형 서비스를 검토해야 한다는 시각도 함께 전한다. 처음 적용하는 팀에는 구현 감각을, 이후 제품을 비교할 팀에는 판단 기준을 제공하는 구성이 핵심이다.