벡터 DB 운영 가이드

벡터 DB는 문서를 AI가 검색할 수 있는 형태(벡터)로 바꿔 저장하는 곳입니다. 지식 인덱싱이 만든 검색 데이터가 여기에 저장되고, AI 문서 검색과 RAG 답변이 이 데이터를 사용합니다.

벡터 DB에 저장되는 데이터는 원본 문서에서 언제든 다시 만들 수 있는 파생 데이터입니다. 벡터 DB를 바꾸거나 초기화해도 워크스페이스의 원본 파일은 바뀌지 않습니다.

벡터 저장소 선택

AI DB 설정의 드라이버에서 선택합니다.

벡터 수는 문서 수가 아니라 문서 조각(청크) 수입니다. 문서는 형식에 따라 섹션, 페이지, 행 단위로 나눈 뒤 한국어 기준 약 700~1,000자 크기로 다시 나눠 저장합니다. 긴 문서 하나가 수십 개의 벡터가 될 수 있습니다.

외부 벡터 DB의 설치와 연결 방법은 각 문서를 참고하세요.

• Qdrant 연결 — Docker 컨테이너 하나로 설치할 수 있어 가볍습니다. 별도 서버를 처음 구성한다면 Qdrant를 권장합니다.
• Milvus 연결 — 메모리 8GB 이상의 별도 서버를 권장합니다. 컬렉션을 직접 만들어야 합니다.

Local (SQLite) 운영

Local 드라이버는 외부 서비스 없이 SQLite 파일 하나(local_vectors.db)로 벡터 검색을 운영합니다.

로컬 AI DB 운영 현황에는 local_vectors.db 사용량이 함께 표시됩니다.

저장소나 임베딩 모델을 바꿀 때

아래 항목 중 하나라도 바꾸고 저장하면, SpaceBuilder가 변경을 감지해 원본 전체 재인덱싱을 자동으로 시작합니다.

• 드라이버, 엔드포인트, 컬렉션, 데이터 경로
• 임베딩 모델, 벡터 차원

전환은 다음 순서로 진행됩니다.

1. 새 설정을 저장합니다.
2. 인덱싱 스케줄러가 변경을 감지하고 원본 전체 재인덱싱을 요청합니다.
3. 모든 문서를 새 설정으로 다시 임베딩해 새 저장소에 저장합니다.
4. 모든 문서가 새 저장소에 저장되고 검색 검증까지 끝나면, 이전 벡터를 원래 저장돼 있던 곳에서 삭제합니다.

전환 중 검색

• 변경을 감지하기 전까지는 벡터 검색을 잠시 멈추고 키워드 검색만 사용합니다.
• 재인덱싱 중에는 새 저장소를 검색합니다. 아직 새 저장소로 옮겨지지 않은 문서는 벡터 검색 결과에 나오지 않을 수 있습니다.
• 재인덱싱이 끝나면 새 설정으로 만든 벡터만 검색합니다.

문서가 많으면 재인덱싱에 오래 걸릴 수 있으므로, 사용자가 적은 시간대에 전환하세요.

전환할 때 주의할 점

• 이전 외부 저장소는 정리가 끝날 때까지 켜두세요. Qdrant나 Milvus에서 다른 저장소로 옮겼다면, 이전 벡터 삭제가 끝날 때까지 이전 서버에 접속할 수 있어야 합니다. 접속할 수 없으면 정리 작업이 기존 저장 대상에 연결할 수 없음으로 계속 재시도됩니다.
• 벡터 차원을 바꾸면 컬렉션도 새로 지정하세요. 이미 만들어진 Qdrant·Milvus 컬렉션은 차원을 바꿀 수 없습니다. 차원이 다른 컬렉션에는 저장할 수 없습니다.
• 이전 설정으로 되돌려도 다시 인덱싱합니다. A → B → A로 되돌리면 처음 A의 데이터를 재사용하지 않고 새로 인덱싱합니다.

운영 상태 확인

AI DB 운영 현황

AI DB 설정 화면 상단에서 확인합니다.

컬렉션 구성에는 다음 중 하나가 표시됩니다.

지식 인덱싱 화면

지식 인덱싱의 인덱싱 요약에서 진행 상황을 확인합니다.

이전 벡터 삭제에 실패하면 정리 재시도 목록에 저장 대상과 사유가 표시됩니다. 재시도 간격은 점점 늘어나며 최대 5분입니다.

재인덱싱과 초기화

AI DB 설정의 관리자 전용 영역에서 실행합니다. 두 작업 모두 원본 파일은 삭제하지 않습니다.

• 두 작업 모두 요청을 접수하는 것이며, 완료는 지식 인덱싱에서 확인합니다.
• 초기화하면 새 인덱스가 준비될 때까지 벡터 검색이 제한됩니다.
• 같은 Qdrant·Milvus 컬렉션을 쓰는 다른 인스턴스의 데이터는 초기화해도 지워지지 않습니다.

여러 인스턴스가 벡터 DB 하나를 함께 쓸 때

인스턴스는 따로 설치해 운영하는 SpaceBuilder 하나를 말합니다. 인스턴스마다 고유한 인스턴스 격리 키가 있고, 저장하는 벡터에는 이 키가 함께 기록됩니다. 그래서 같은 컬렉션을 함께 써도 검색, 통계, 초기화는 각 인스턴스의 데이터 안에서만 이루어집니다.

다만 백업, 용량 관리, 삭제를 인스턴스별로 하려면 컬렉션을 인스턴스마다 따로 쓰는 것을 권장합니다. 기본 컬렉션 이름(knowledge_vectors)을 쓰면 설정 화면에 경고와 함께 이 인스턴스의 권장 이름(setfn_knowledge_...)이 표시됩니다.

백업과 복원

지식 데이터 백업은 SpaceBuilder 서버를 멈춘 뒤 명령어로 실행합니다. 서버가 실행 중이면 백업과 복원이 거부됩니다. 복원은 같은 인스턴스, 같은 홈 폴더에서 만든 백업만 할 수 있습니다.

# 백업 (대상 폴더는 아직 없는 새 경로여야 합니다)
~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-backup <백업 폴더>

# 복원
~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-restore <백업 폴더>

복원 후에는 서버를 시작하고 AI DB 설정에서 전체 데이터 다시 인덱싱을 실행하세요. 백업 이후 외부 벡터 DB에 저장됐던 벡터는 복원 과정에서 정리 대상으로 넘어가, 서버 시작 후 원래 저장 위치에서 자동으로 삭제됩니다.

문제 해결

관련 문서

• AI DB 설정
• Qdrant 연결
• Milvus 연결
• 지식 인덱싱
• 백그라운드 서비스