컬렉션 관리

컬렉션 관리 (Manage collections)

Weaviate에서 데이터를 어떻게 배치할지 정하는 일은 사실상 "컬렉션(collection)을 어떻게 정의하느냐"로 귀결돼요. 컬렉션은 데이터 객체를 담는 그릇이면서 동시에 검색 방식을 결정하는 설정 묶음이거든요. 컬렉션을 잘 만들면 벡터 검색도, 키워드 검색도, 멀티테넌트 격리도 한결 수월해집니다.

이 페이지는 컬렉션을 만들고 읽고 바꾸고 지우는 기본 조작부터, 임베딩 모델(벡터라이저) 설정, 인덱스, 멀티테넌시, 별칭, TTL, 마이그레이션, 교차 참조까지 다루는 가이드들의 시작점이에요. 각 항목이 자세한 하위 페이지와 연결되어 있으니 필요한 것만 골라 들어가면 됩니다.

출처: 공식문서 - Manage collections

컬렉션은 무엇으로 정의되나요

Weaviate 컬렉션은 데이터 저장과 벡터 검색을 가능하게 하는 여러 핵심 요소로 구성됩니다. 크게 세 덩어리로 나눠볼게요.

  • 객체(Object) — 컬렉션에 저장되는 가장 기본적인 단위예요. 각 객체는 데이터 속성(property)들을 담고 있고, 그 의미를 나타내는 벡터 임베딩을 함께 지닙니다. 객체를 직접 조작하는 방법은 '객체 관리' 가이드(#)에서 다룹니다.
  • AI 모델 통합 — 세 종류의 모델이 컬렉션에 붙을 수 있어요.
    • 벡터라이저(임베딩 모델) — 객체의 속성에서 벡터 임베딩을 만들어 의미 기반 검색을 가능하게 합니다.
    • 생성 모델(Generative) — 검색 결과를 바탕으로 답을 생성하는 RAG(검색 증강 생성)에 쓰입니다.
    • 재순위화 모델(Reranker) — 검색 결과의 관련도 순서를 다시 정렬해 검색 품질을 다듬습니다.
  • 설정(Configuration) — 검색 방식을 좌우하는 옵션들이에요.
    • 벡터 인덱스 — 벡터 검색을 빠르게 만들어주는 인덱스입니다.
    • 역색인(Inverted index) — 텍스트 속성을 인덱싱해 키워드 검색과 필터링을 빠르게 합니다.
    • 멀티테넌시 — 한 컬렉션 인스턴스 안에서 여러 테넌트(사용자·그룹)의 데이터를 안전하게 분리 저장합니다.
    • 별칭(Alias) — 애플리케이션 코드를 바꾸지 않고 다른 컬렉션을 가리키도록 재지정할 수 있게 해줍니다.

컬렉션 관리 가이드 목록

  • 기본 컬렉션 조작(CRUD) — 컬렉션 생성·조회·변경·삭제 방법
  • 벡터라이저와 벡터 설정 — 임베딩 모델, 벡터 인덱스 파라미터 설정
  • 역색인 — 키워드 검색과 필터링을 위한 역색인 설정
  • 생성·재순위화 모델 — OpenAI, Hugging Face, Cohere 등의 모델 제공자 통합
  • 멀티테넌시 — 단일 Weaviate 인스턴스에서 테넌트별 데이터 격리
  • 멀티 노드 설정 — 여러 노드에서 고가용성·확장성 구성
  • 컬렉션 별칭 — 코드 변경 없이 컬렉션 전환
  • TTL(Time to live) — 객체 만료 시간을 정해 자동 삭제
  • 컬렉션 마이그레이션 — 데이터 스키마·객체 이전 전략
  • 교차 참조(Cross-references) — 객체 간 관계 정의·관리·조회

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