2026년 9월 18일

AI DB 설정

문서 검색과 RAG 답변에 필요한 AI 검색 데이터를 관리합니다. RAG는 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 AI가 답변에 참고하는 방식입니다.

지식 인덱싱

로컬 AI DB 운영 현황

현재 연결된 AI DB의 상태를 확인합니다.

항목	설명
연결 상태	AI DB 연결 여부
벡터 스토어	AI 검색 데이터를 저장하는 방식 (예: Local SQLite 내장형)
데이터(엔티티) 수	저장된 데이터 항목 수
컬렉션 수	생성된 컬렉션 수
저장 경로	데이터 저장 위치 (예: vectordb_local)

AI 검색 데이터를 저장할 방식과 위치를 설정합니다. 처음 설치하면 사용 안 함으로 설정되어 있습니다. AI 문서 검색을 사용하려면 아래에서 저장 방식을 선택합니다.

AI 모델 설정에서 다운로드한 모델 중 문서를 검색용 벡터로 변환할 임베딩 모델을 선택합니다. 다운로드된 모델이 없으면 먼저 AI 모델 설정에서 임베딩 모델을 다운로드하세요. (예: bge-m3)

항목	설명	기본값
임베딩 모델	AI 모델 설정에서 다운로드한 임베딩 모델을 선택합니다.	-
디멘전 크기	선택한 모델이 생성하는 벡터의 차원 수입니다.	1024

디멘전 크기는 기본적으로 1024를 사용합니다. 모델마다 지원하는 차원이 다를 수 있으므로, 다른 모델을 선택할 때는 해당 모델의 출력 차원과 동일하게 설정하세요.

AI 검색 데이터를 저장할 방식을 선택합니다.

드라이버	설명
Local (SQLite)	AI 검색 데이터를 현재 서버에 파일로 저장합니다. 별도 DB 서버가 필요 없어 일반적인 설치 환경에 적합합니다. 기본 경로는 `vectordb_local`입니다.
Milvus	데이터가 많은 환경에서 사용하는 외부 벡터 DB입니다.
Qdrant	빠른 벡터 검색을 위한 외부 벡터 DB입니다. 접속할 서버를 직접 준비해야 하며, 자세한 내용은 Qdrant 서버 준비하기를 참고하세요.

로컬 드라이버(SQLite) 사용 시 데이터를 저장할 경로를 지정합니다.

Milvus 또는 Qdrant처럼 외부 벡터 DB를 드라이버로 선택하면 다음 항목을 추가로 입력합니다. Qdrant는 REST와 gRPC 엔드포인트를 각각 입력합니다.

드라이버로 Qdrant를 선택했을 때의 연결 정보 입력 화면

항목	설명
컬렉션	사용할 컬렉션 이름. 인스턴스마다 다르게 구분합니다.
REST 엔드포인트	외부 벡터 DB 서버의 REST API 접속 주소 (Qdrant 기본값: `http://localhost:6333`)
gRPC 엔드포인트 (Qdrant, 권장)	REST와 동일한 Qdrant 인스턴스의 gRPC 주소 (기본값: `http://localhost:6334`). 검색과 벡터 저장에 gRPC를 우선 사용합니다. 비워 두면 REST 주소가 `6333` 포트일 때 `6334`를 자동으로 사용하며, 연결할 수 없으면 REST로 전환합니다.
API 키	외부 벡터 DB에 인증이 켜져 있는 경우에만 입력합니다. 저장된 값은 화면에 마스킹되어 표시되며, 비워 두고 저장하면 삭제됩니다.