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[영상] 벡터DB, 그래프DB, 시계열DB 비교

제조 온톨로지 설계

학습 목표

벡터DB / 그래프DB / 시계열DB가 각각 어떤 문제를 풀려고 만들어졌는지 설명할 수 있다 제조 도메인 데이터 (설비/공정/센서/이력) 가 어떤 DB와 궁합이 맞는지 판단할 수 있다 Knowledge Graph 구축에 왜 그래프DB가 표준 선택지인지 근거를 든다 단일 DB가 아닌 '하이브리드 스토어' 가 등장한 배경을 이해한다

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핵심 포인트
  • • 벡터DB는 '의미적 유사도', 그래프DB는 '관계 탐색', 시계열DB는 '시간 축 집계' 가 주특기
  • • 제조 KG는 정적 관계(설비-부품-공정)는 그래프DB, 실시간 센서는 시계열DB로 분리하는 게 일반적
  • • RAG에 벡터DB만 쓰면 '왜 그렇게 됐는지' 추적이 안 됨 → GraphRAG가 등장한 이유
  • • 100만 노드 규모까지는 Neo4j 단독으로 충분 — 그 이상은 분산 또는 데이터 분할 검토
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