니틴 보르완카르 | 한빛미디어

2026년 8월 30일

추천이유

이 책은 벡터 데이터베이스의 핵심 개념을 코드로 직접 구현하며 배우고, SQLite3와 PostgreSQL 같은 익숙한 도구로 임베딩부터 RAG 시스템까지 단계적으로 구축하는 방법을 제시합니다. 독자는 특정 벤더에 종속되지 않는 근본적인 원리를 습득하여 어떤 환경에서도 적용 가능한 실무 능력을 갖추게 됩니다.

요즘 영풍문고 개발서 서가에서 RAG를 다룬 책을 찾는 손님이 늘면서 함께 눈에 띄는 변화가 있다. LLM 책을 고른 뒤 데이터베이스 서가로 발길을 옮기는 손님이 많아졌다는 것이다. 권기원 영풍문고 서적팀 팀장은 "RAG를 붙여 봤더니 답의 품질은 결국 검색에서 갈리더라며, 모델 책 대신 임베딩과 검색을 다룬 책을 묻는 경우가 부쩍 늘었다"고 전했다.

한빛미디어가 지난 8월 30일 펴낸 『벡터 데이터베이스』(니틴 보르완카르 지음, 정영균 옮김)는 그 질문에 코드로 답하는 책이다. 임베딩과 유사도 검색의 원리에서 출발해 FAISS로 검색을 구현하고, SQLite와 PostgreSQL(pgvector)로 의미 기반 검색과 논문 검색 시스템을 만든 뒤, 로컬 LLM 도구 Ollama를 붙여 RAG 시스템까지 완성한다. 모든 실습을 무료 도구와 로컬 환경에서 돌릴 수 있다는 점이 특징이다.

마지막 장은 벡터 쿼리 언어를 다뤄, 검색을 코드 수준에서 다루려는 독자에게 다음 단계를 열어 둔다. 30년 넘게 데이터베이스와 데이터 과학 현장에 있었던 저자의 책을, 한국오라클에서 13년간 AI·클라우드·데이터베이스 컨설팅을 맡아 온 역자가 옮겼다. 『AI 시대의 프로그래머』를 쓴 톰 타울리는 추천사에서 임베딩과 시맨틱 검색, RAG의 기반을 체계적으로 익힐 수 있는 책으로 평했다.

흥미로운 건 이 책의 쓸모를 두고 두 MD의 시선이 갈렸다는 점이다. 권 팀장은 "이미 운영 중인 PostgreSQL이나 SQLite에 벡터 검색을 얹는 길을 보여 준다는 게 가장 현실적인 장점"이라며 "새 벡터 DB를 들이기 전에, 지금 가진 DB로 어디까지 되는지부터 이 책으로 확인해 보라"고 권했다.

이원준 영풍문고 기술부문 MD는 조금 다른 지점을 봤다. "문서가 수천만 건을 넘고 응답 속도가 중요한 서비스라면 결국 전용 벡터 DB나 매니지드 서비스를 검토하게 된다"며 "그래서 이 책은 종착점이 아니라 출발점으로 읽어야 한다. 원리를 직접 구현해 본 팀이어야 나중에 어떤 제품을 고르든 무엇을 비교해야 하는지 안다"고 맞받았다. 

두 시선은 결국 같은 결론에서 만난다. 벡터 검색을 처음 붙이는 팀에게 이 책은 지금 가진 도구로 시작하는 법을, 규모를 키우려는 팀에게는 제품을 고를 기준을 준다. 특정 벤더에 기대지 않고 벡터 기술의 바닥을 다져 두고 싶은 AI 애플리케이션 개발자라면 368쪽을 끝까지 따라가 볼 만하다.

■ 추천 도서

-『벡터 데이터베이스』

- 니틴 보르완카르 지음 | 정영균 옮김

- 한빛미디어 | 2026년 8월 30일 출간 | 368쪽 | 정가 28,000원

- ISBN 9791175790940

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