GenAI에서 이미지나, 문장 등 비정형 데이터 검색이 점점 중요해지고 있습니다. 벡터 기반 검색은 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 검색 방법입니다. 벡터는 이미지나 문장의 의미를 숫자로 표현해, 이 숫자들 간의 거리나 유사성을 비교함으로써 비슷한 대상을 찾아내는 것입니다. 예를 들어, “고양이가 창가에 앉아있는 사진”을 검색했을 때, 정확히 같은 문장이 없어도 쿼리와 이미지의 의미를 이해하여 창가에 앉아 있는 고양이의 이미지를 찾아낼 수 있습니다. 벡터 검색 기술을 구현하는 것은 쉽지 않다고 생각할 수 있습니다. 그러나 Amazon OpenSearch Serverless와 Amazon Bedrock을 활용하면, 이러한 고급 검색 기능을 단 두 개의 AWS Lambda 함수로 간단하게 구현할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/easiest-image-search-with-opensearch/