벡터 저장소
문서를 의미 기반으로 색인하고, 질의와 관련된 문서를 검색합니다.
설명
벡터 저장소 노드는 텍스트를 의미 단위로 색인해 두고, 질의와 뜻이 가까운 문서를 찾아 줍니다. 단어가 정확히 일치하지 않아도 의미가 비슷하면 찾아내기 때문에, 문서 검색이나 RAG 챗봇의 근거 자료를 모으는 데 씁니다.
포트 연결에 따라 동작이 결정됩니다. 문서 포트만 연결하면 색인만 하고, 질의 포트만 연결하면 검색만 합니다. 둘 다 연결하면 색인한 뒤 곧바로 검색합니다. 노드 카드가 현재 어떤 동작인지 색인 (문서 적재) · 검색 · 색인 + 검색 으로 보여 줍니다.
데이터 저장소 노드와 화면이 비슷하지만 동작은 다릅니다. 검색이 값 일치가 아니라 의미 기반이고, 색인할 때마다 버전이 쌓이며, 한 번 정한 색인 설정은 그 버전에 잠깁니다. 필터도 아무 열에나 걸 수 있는 것이 아니라 색인할 때 미리 고른 열에만 걸립니다.
포트 구성
입력 포트
- documents (선택사항): 색인할 문서가 담긴 데이터셋
- query (선택사항): 질의가 담긴 데이터셋. 대화 이력 형태면 마지막 사용자 발화를 질의로 씁니다
출력 포트
- 데이터셋: 검색을 했다면 검색 결과, 색인만 했다면 색인 요약
검색 결과에는 찾은 본문(chunk_content), 원본 행의 나머지 열, 유사도(relevance)가 담깁니다. 색인만 한 경우에는 인덱스 이름, 버전, 이번 실행에서 색인한 문서·청크 수, 버전 전체의 문서·청크 수가 한 행으로 나옵니다.
속성
검색 결과 수 (Top K)
검색으로 가져올 문서 수입니다. 기본값은 3입니다.
질의 (query 포트 미연결 시)
query 포트를 연결하지 않았을 때 사용할 질의를 직접 입력합니다. 포트가 연결되어 있으면 포트 값이 우선합니다.
설정하기
나머지 설정은 노드 본문의 설정하기 버튼을 눌러 벡터 저장소 설정 창에서 지정합니다.
인덱스
문서를 담아 둘 공간입니다. 목록에서 기존 인덱스를 고르거나, ＋ 버튼으로 새 이름을 입력해 만듭니다. 새 인덱스는 이름만 정해 두고 첫 색인 때 실제로 만들어집니다.
- 검색: 인덱스 이름으로 목록을 검색합니다
- 추가(＋): 새 인덱스 이름을 입력합니다. 이미 있는 이름을 입력하면 경고가 표시되고 만들어지지 않습니다
- 삭제(휴지통): 인덱스를 삭제합니다
- 새로고침: 목록을 최신 상태로 갱신합니다
목록에는 인덱스마다 활성 버전과 적재량이 v2 · 12문서 · 48청크 형태로 표시됩니다.
색인할 본문 열
의미 색인의 대상이 되는 열입니다. 이 열의 내용만 검색에 걸리고, 나머지 열은 검색 결과에 함께 따라옵니다.
임베딩 모델
텍스트를 벡터로 바꿀 모델입니다.
- qwen3-embedding
- text-embedding-3-small
청크 크기 · 오버랩
긴 글을 잘라 색인하는 단위입니다. 기본값은 크기 1000, 오버랩 200입니다. 오버랩은 앞 조각의 끝부분을 다음 조각에 겹쳐 넣어, 문장이 조각 경계에서 잘려 문맥을 잃는 것을 줄입니다.
오버랩은 청크 크기보다 작아야 합니다. 크거나 같으면 적용되지 않고 경고가 표시됩니다.
처음부터 다시 색인 (새 버전)
켜면 실행할 때 새 버전 스냅샷을 만들어 전체를 다시 색인하고 최신 버전으로 전환합니다. 끄면 기존 버전에 문서를 추가합니다.
필터용 메타 컬럼
검색할 때 조건으로 쓸 열을 미리 고릅니다. 열 타입(날짜 / 숫자 / 문자)은 색인할 때 자동으로 판정됩니다.
검색 버전
검색할 버전을 고릅니다.
- 최신: 항상 현재 활성 버전을 검색합니다
- v1 · v2 …: 고른 버전의 스냅샷에 고정합니다
적재된 문서
고른 인덱스의 해당 버전에 어떤 문서가 들어 있는지, 문서마다 청크가 몇 개인지 보여 줍니다.
메타 필터
필터용 메타 컬럼 으로 고른 열에 조건을 겁니다. 조건을 여러 개 걸면 모두 만족하는 문서만 검색합니다.
열 타입에 따라 쓸 수 있는 조건이 다릅니다.
- 문자: 같음 · 같지 않음 · 포함됨 · 글자 포함
- 숫자: 같음 · 같지 않음 · 초과 · 이상 · 미만 · 이하
- 날짜: 날짜 이상 · 날짜 이하 · 날짜/시간 이상 · 날짜/시간 이하 · 상대 날짜 선택
- 참거짓: 같음
사용 방법
문서 색인하기
- 벡터 저장소 노드를 캔버스에 추가합니다
- documents 포트에 색인할 문서 데이터셋을 연결합니다
- 설정하기 버튼을 눌러 설정 창을 엽니다
- ＋ 버튼으로 새 인덱스 이름을 입력하거나 목록에서 기존 인덱스를 고릅니다
- 색인할 본문 열 에서 의미 색인의 대상이 될 열을 고릅니다
- 필요하면 임베딩 모델, 청크 크기, 오버랩 을 조정합니다
- 검색할 때 조건으로 쓸 열이 있으면 필터용 메타 컬럼 에서 고릅니다
- 적용 을 누른 뒤 노드를 실행합니다
검색하기
- 벡터 저장소 노드를 캔버스에 추가합니다
- query 포트에 질의 데이터셋을 연결하거나, 질의 속성에 질의를 직접 입력합니다
- 설정하기 버튼을 눌러 검색할 인덱스를 고릅니다
- 검색 버전 을 최신 또는 특정 버전으로 지정합니다
- 조건이 필요하면 메타 필터 에서 열·조건·값을 추가합니다
- 적용 을 누른 뒤 검색 결과 수 (Top K) 를 지정하고 노드를 실행합니다
색인한 뒤 바로 검색하기
documents 와 query 포트를 모두 연결하면 색인을 마친 뒤 그 결과를 대상으로 검색합니다. 매번 최신 문서를 반영해 답해야 하는 챗봇 흐름에 씁니다.
문서를 추가하기
처음부터 다시 색인 을 끈 채로 실행하면 기존 버전에 새 문서만 추가됩니다. 이미 색인된 것과 같은 내용은 다시 임베딩하지 않고 건너뜁니다.
주의사항
인덱스를 삭제하면 색인된 문서와 모든 버전의 청크가 함께 지워집니다. 복구할 수 없습니다.
한 번 색인한 인덱스는 그때 사용한 임베딩 모델을 계속 따릅니다. 처음부터 다시 색인 으로도 바뀌지 않습니다. 다른 모델을 쓰려면 새 인덱스를 만들어야 합니다.
색인할 본문 열, 청크 크기, 오버랩, 필터용 메타 컬럼 은 버전에 고정됩니다. 기존 버전에 문서를 추가할 때는 그 버전의 설정을 그대로 따르며, 설정 창에서 값을 바꿔도 반영되지 않습니다. 바꾸려면 처음부터 다시 색인 을 켜서 새 버전을 만들어야 합니다.
검색할 버전에서 필터용 메타 컬럼 으로 지정되지 않은 열은 조건으로 쓸 수 없습니다. 필요한 열이 없다면 그 열을 골라 다시 색인해야 합니다.
최신 으로 두면 새로 색인할 때마다 검색 대상이 함께 바뀝니다. 배포한 워크플로우가 항상 같은 시점의 문서를 봐야 한다면 특정 버전으로 고정하세요.
색인과 검색을 한 번에 실행하면, 방금 넣은 문서가 검색 색인에 반영되기까지 약간의 시간이 걸릴 수 있습니다.