📋 Vector DB & RAG 연재 시리즈 리포트제1편. [개념] AI는 텍스트를 모른다? 임베딩(Embedding)과 벡터 공간의 비밀컴퓨터가 언어를 이해하는 법: 단어(Text)를 실수형 리스트인 벡터(Vector)로 변환하는 임베딩의 원리.의미 기반 검색(Semantic Search): "맛있는 과일"을 검색했을 때 "사과"가 검색되는 원리 (유클리드 거리, 코사인 유사도).왜 RDB로는 안 되는가?: 정확히 일치하는 키워드(Exact Match)만 찾는 기존 DB의 한계와 벡터 공간의 필요성.제2편. [구조] Vector DB의 핵심 엔진: ANN(Approximate Nearest Neighbor)과 HNSW속도의 딜레마: 수억 개의 벡터와 일일이 거리를 계산하는 KNN(Exact) 방식의 ..