n8n 벡터 스토어 완전 가이드: 초보자도 쉽게 이해하는 AI 통합 방법

n8n을 처음 사용해 보면서, 시각적으로 노드들을 연결해서 자동화 시스템을 구축하는 것이 코드를 작성하는 것에 비해 매우 쉽다는 것에 매료되었다. 하지만, 단순한 노드들의 연결로 만들어진 결과물은 내가 원하는 바를 다 충족시켜주는 것에는 한계가 있었다.
내가 원하는 걸 만들기 위해서는 각 노드들의 쓰임새며 장단점을 잘 이해하고 있는 것이 필요하다고 느꼈고, 그 첫번째로 n8n 벡터 스토어 노드들에 대한 기초지식을 쌓아보기로 했다. 

왜 벡터 스토어 노드부터 알아보느냐? 그건 순전히 내 맘이다. 
처음에 깃헙에서 누군가 200개의 워크플로우를 올려놓은 것을 보게 되었고, 그걸 하나 하나 분석하면서 공부를 하려고 하고 있다. 제일 먼저 선택한 워크플로우가 'LLM을 사용해 블로그 포스트에 자동 태그하는 워크플로우'였기 때문에 이 워크플로우에서 중추적인 역할을 하는 Vector Store에 대해 알아보기 시작한 것이다.
그럼 아래에서 클로드와 함께 알아본 n8n의 Vector Store 노드들에 대해 알아보도로 하자.

ChatGPT나 Claude 같은 AI를 업무 자동화에 활용하고 싶었던 적이 있지 않은가?
하지만 "AI에게 어떻게 내 데이터를 이해시키지?"라는 고민에 부딪힌 적이 있을 것이다. 이런 고민을 해결해주는 마법 같은 도구가 바로 벡터 스토어(Vector Store)이다. 그리고 n8n이라는 노-코드 자동화 플랫폼을 사용하면 코딩 지식 없이도 이 기술을 활용할 수 있다!

이 글에서는 n8n에서 제공하는 다양한 벡터 스토어 옵션을 알아보고, 실제 예시와 함께 어떻게 활용할 수 있는지 초보자 관점에서 살펴보도록 하자. 복잡한 기술 용어는 최대한 쉽게 풀어서 설명해 보도록 했다(클로드가 쉽게 설명해 줄 것이다 ☺️).

벡터 스토어가 뭐길래? 쉬운 비유로 이해하기

벡터 스토어를 이해하기 전에, 먼저 AI가 어떻게 정보를 이해하는지 알아볼 필요가 있다. AI는 텍스트를 우리처럼 '의미'로 이해하지 않고, '숫자 배열'(이것을 벡터라고 함)로 변환해서 처리한다.

예를 들어볼까?

• "나는 강아지를 좋아해" → [0.2, 0.7, -0.1, ...] (수백 개의 숫자)
• "나는 댕댕이를 좋아해" → [0.18, 0.72, -0.12, ...] (비슷한 의미라서 숫자들도 비슷함)
• "나는 고양이를 싫어해" → [-0.3, 0.1, 0.6, ...] (다른 의미라서 숫자들도 다름)

벡터 스토어는 쉽게 말해 이런 '의미 숫자들'을 저장하고 검색할 수 있는 특별한 데이터베이스이다. 일반 데이터베이스가 정확한 키워드로만 검색되는 것과 달리, 벡터 스토어는 비슷한 의미를 가진 정보도 찾아낼 수 있다.

마치 키워드 검색이 "정확히 이 단어가 포함된 문서를 찾아줘"라면, 벡터 검색은 "이런 느낌의 내용이 담긴 문서를 찾아줘"와 같은 거라고 할 수 있다.

n8n에서 사용할 수 있는 벡터 스토어 종류

n8n에서는 다양한 벡터 스토어를 지원하고 있다. 각각 장단점이 있으니 여러분의 상황에 맞게 선택하면 된다.

주요 벡터 스토어 비교표

벡터 스토어 난이도 데이터 유지 확장성 무료 사용 특징

벡터 스토어	난이도	데이터 유지	확장성	무료 사용	특징
Simple Vector Store	⭐ (매우 쉬움)	❌ (재시작 시 소멸)	⚠️ (제한적)	✅	설치 없이 즉시 사용 가능
Pinecone	⭐⭐⭐	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	⚠️ (제한적)	완전 관리형, 대규모 데이터에 적합
Supabase	⭐⭐⭐	✅	⭐⭐⭐⭐	✅	PostgreSQL 기반, 다른 데이터와 함께 관리 가능
PGVector	⭐⭐⭐⭐	✅	⭐⭐⭐	✅	PostgreSQL 확장, 관계형 DB와 통합
Qdrant	⭐⭐⭐⭐	✅	⭐⭐⭐⭐	✅	고성능, 복잡한 필터링 가능

이제 각각의 벡터 스토어를 자세히 살펴보고, 실제 예시와 함께 어떻게 활용할 수 있는지 알아보자.

1. Simple Vector Store: 지금 당장 시작하기

Simple Vector Store는 n8n 자체 메모리를 사용하는 가장 간단한 벡터 스토어이다. 별도의 계정이나 설치 없이 바로 시작할 수 있는 것이 장점이다.

이런 분들께 추천!

• "벡터 스토어를 당장 테스트해보고 싶어요!"
• "복잡한 설정 없이 간단하게 사용하고 싶어요."
• "프로토타입을 빠르게 만들어보고 싶어요."

사용 예시: 고객 문의 자동 분류하기

상황: 온라인 쇼핑몰을 운영하는 소규모 사업자 김씨는 매일 다양한 문의 이메일을 받는다. 이 이메일들을 수동으로 분류하는 데 많은 시간을 소비하고 있다.

해결 방법: n8n의 Simple Vector Store를 사용해 문의 이메일을 자동으로 분류하는 워크플로우를 만들었다.

1. 먼저, 주요 문의 유형(배송, 환불, 제품 문의 등)의 예시 문장들을 Simple Vector Store에 저장
2. 새 이메일이 오면 내용을 벡터로 변환하고 가장 유사한 문의 유형을 찾음
3. 문의 유형에 따라 해당 담당자에게 자동으로 전달

결과: 김씨는 이제 문의 분류에 들이는 시간을 90% 줄일 수 있었고, 고객 응대 속도도 크게 향상되었다.

주의할 점

Simple Vector Store는 n8n을 재시작하면 모든 데이터가 사라진다. 따라서 지속적으로 유지해야 하는 중요한 데이터에는 적합하지 않다. 또한 n8n Cloud에서는 약 8,000개 문서(100MB) 제한이 있다.

2. Pinecone: 확장성이 중요하다면

Pinecone은 완전 관리형 벡터 데이터베이스로, 데이터가 많아져도 성능을 유지하는 것이 특징이다.

이런 분들께 추천!

• "대용량 데이터를 처리해야 해요."
• "서버 관리에 신경 쓰고 싶지 않아요."
• "안정적인 서비스가 필요해요."

사용 예시: 방대한 제품 카탈로그 관리

상황: 가구 제조업체 '모던홈'은 수천 개의 제품 설명과 이미지를 가지고 있다. 고객들이 "아이 방에 어울리는 책상"처럼 자연어로 검색할 수 있게 하고 싶다.

해결 방법: Pinecone 벡터 스토어와 n8n을 연결했다.

1. 모든 제품 설명과 태그를 Pinecone에 벡터화하여 저장
2. 고객의 검색어를 벡터로 변환하여 의미적으로 유사한 제품 찾기
3. 검색 결과에 필터(가격, 재고 상태 등)를 추가로 적용

결과: 고객들은 이제 "L자형 원목 책상"과 같은 정확한 키워드 대신 "코너에 딱 맞는 우아한 책상"처럼 자연스러운 언어로 검색할 수 있게 되었고, 제품 발견율과 매출이 15% 증가했다.

주의할 점

Pinecone은 유료 서비스이며, 사용량에 따라 비용이 발생한다. 무료 티어도 있지만 제한이 있으니 확인이 필요하다.

3. Supabase Vector Store: 모든 데이터를 한곳에

Supabase는 PostgreSQL 기반의 오픈소스 서비스로, 벡터 검색뿐만 아니라 일반 데이터베이스 기능도 함께 사용할 수 있다.

이런 분들께 추천!

• "이미 Supabase를 사용하고 있어요."
• "벡터 데이터와 일반 데이터를 함께 관리하고 싶어요."
• "비용 효율적인 솔루션이 필요해요."

사용 예시: 지식 베이스 관리 시스템

상황: 소프트웨어 회사 '테크솔루션'은 제품 매뉴얼, FAQ, 트러블슈팅 가이드 등 다양한 문서를 관리하고 있다. 이 정보를 고객이 쉽게 찾을 수 있게 하고, 고객 지원팀도 활용할 수 있게 하고 싶다.

해결 방법: Supabase Vector Store를 사용해 통합 지식 베이스를 구축했다.

1. 모든 문서를 Supabase에 저장하고 벡터화
2. 고객 문의가 들어오면 n8n 워크플로우가 자동으로 관련 문서 검색
3. 검색된 문서를 바탕으로 AI가 맞춤형 답변 생성
4. 동시에 고객 정보와 문의 내역도 같은 Supabase 데이터베이스에 저장

결과: 고객 지원팀의 응답 시간이 60% 감소했고, 첫 응답에서 문제 해결 비율이 40%에서 75%로 증가했다.

주의할 점

Supabase 설정에 약간의 기술적 지식이 필요하며, 최적의 성능을 위해서는 인덱스 설정 등의 최적화가 필요할 수 있다.

4. PGVector: PostgreSQL의 힘을 활용한다면

PGVector는 PostgreSQL의 확장으로, 기존 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 검색 기능을 추가한다.

이런 분들께 추천!

• "이미 PostgreSQL을 사용하고 있어요."
• "데이터베이스 직접 제어가 필요해요."
• "오픈소스 솔루션을 선호해요."

사용 예시: 학습 콘텐츠 추천 시스템

상황: 온라인 교육 플랫폼 '러닝허브'는 다양한 강의와 학습 자료를 제공한다. 학생들에게 개인화된 학습 자료를 추천하고 싶다.

해결 방법: PGVector와 n8n을 활용한 추천 시스템을 구축했다.

1. 모든 강의 내용과 학습 자료를 PGVector에 저장
2. 학생들의 학습 이력, 관심사, 강점/약점 데이터도 함께 저장
3. n8n 워크플로우가 학생의 최근 활동 데이터를 분석하여 관련 학습 자료 추천
4. PostgreSQL의 트랜잭션 기능을 활용해 학생 활동과 추천 이력을 안정적으로 관리

결과: 학생들의 학습 참여도가 35% 증가했고, 강의 완료율도 28% 향상되었다.

주의할 점

설정이 다소 복잡하고 PostgreSQL에 대한 기본 지식이 필요하다. 직접 서버를 관리해야 하는 부담이 있다.

5. Qdrant: 성능과 복잡한 쿼리가 필요하다면

Qdrant는 Rust로 작성된 고성능 벡터 데이터베이스로, 복잡한 필터링과 검색이 가능하다.

이런 분들께 추천!

• "검색 성능이 매우 중요해요."
• "복잡한 조건으로 필터링이 필요해요."
• "오픈소스 솔루션을 선호해요."

사용 예시: 다국어 문서 검색 엔진

상황: 글로벌 법률 회사 '글로벌 리걸'은 여러 언어로 된 법률 문서를 관리한다. 변호사들이 언어와 국가에 상관없이 관련 판례와 법령을 쉽게 찾을 수 있게 하고 싶다.

해결 방법: Qdrant와 n8n을 활용한 다국어 문서 검색 시스템을 구축했다.

1. 모든 법률 문서를 여러 언어별로 벡터화하여 Qdrant에 저장
2. 각 문서에 국가, 법률 분야, 날짜 등의 메타데이터 함께 저장
3. 변호사가 검색하면 언어에 상관없이 의미적으로 유사한 문서 검색
4. 복잡한 필터(날짜 범위, 특정 법원, 특정 법률 분야 등)를 동시에 적용

결과: 변호사들의 문서 검색 시간이 평균 75% 감소했고, 다국어 관련 사례 대응 능력이 크게 향상되었다.

주의할 점

초기 설정이 다소 복잡하고, n8n에서는 현재 벡터 이름 지정에 일부 제한이 있을 수 있다.

n8n에서 벡터 스토어 활용하는 4가지 방법

n8n에서는 어떤 벡터 스토어를 선택하든, 다음 네 가지 방식으로 활용할 수 있다.

1. 일반 노드로 사용하기

가장 기본적인 방법으로, 워크플로우에 벡터 스토어 노드를 추가하여 문서를 저장하거나 검색한다.

예시: 매일 블로그 포스트를 자동으로 수집해 벡터 스토어에 저장하는 워크플로우

2. AI 에이전트 도구로 직접 연결하기

n8n의 AI 에이전트에 벡터 스토어를 도구로 연결해, AI가 필요할 때 정보를 찾아볼 수 있게 한다.

예시: 고객 문의에 자동으로 응답하는 AI 챗봇에 제품 정보 벡터 스토어 연결하기

3. Vector Store Retriever 노드와 함께 사용하기

벡터 스토어에서 문서를 검색한 후, 이를 다른 AI 체인(예: Question and Answer Chain)에 전달하는 방식이다.

예시: 사용자 질문을 분석해 관련 FAQ 문서를 찾은 후, 이를 바탕으로 맞춤형 답변 생성하기

4. Vector Store Question Answer Tool과 함께 사용하기

AI 에이전트가 벡터 스토어의 정보를 바탕으로 질문에 답변하고 정보를 요약할 수 있게 한다.

예시: 내부 위키 문서를 벡터 스토어에 저장한 후, 직원들이 자연어로 회사 정책을 질문하면 답변하는 시스템 만들기

초보자를 위한 첫 번째 벡터 스토어 프로젝트: 나만의 지식 비서 만들기

이론은 충분히 알아봤으니, 이제 실제로 간단한 프로젝트를 만들어볼까? 가장 쉬운 Simple Vector Store를 사용해서 나만의 지식 비서를 만들어 보자.

목표

자주 참고하는 문서, 노트, 웹페이지 등을 저장해두고 나중에 자연어로 검색할 수 있는 시스템 만들기

필요한 것

• n8n 계정 (로컬 설치 또는 n8n.cloud)
• OpenAI API 키 (문서 벡터화에 사용)

단계별 가이드

1. 문서 수집 워크플로우 만들기
   • Manual trigger로 시작
   • HTTP Request 노드로 웹페이지 내용 가져오기 (또는 Text 노드로 직접 입력)
   • Text Splitter 노드로 문서를 적절한 크기로 분할
   • OpenAI Embeddings 노드로 텍스트 벡터화
   • Simple Vector Store 노드(Insert Documents 모드)로 벡터 저장
2. 검색 워크플로우 만들기
   • Webhook 노드로 시작 (검색 쿼리 받기)
   • OpenAI Embeddings 노드로 검색 쿼리 벡터화
   • Simple Vector Store 노드(Retrieve Documents 모드)로 유사한 문서 찾기
   • AI Agent 노드로 검색 결과 요약 및 답변 생성
   • Respond to Webhook 노드로 결과 반환
3. 사용해보기
   • 먼저 문서 수집 워크플로우를 실행해 다양한 문서 저장
   • 검색 워크플로우 Webhook URL로 질문 전송
   • 자연어로 질문하고 AI가 문서를 바탕으로 답변 받기

이런 간단한 프로젝트를 통해 벡터 스토어의 기본 개념을 실제로 체험해볼 수 있다. 익숙해지면 Simple Vector Store에서 다른 벡터 스토어로 업그레이드하거나, 더 복잡한 기능을 추가해볼 수 있다.

마무리: 어떤 벡터 스토어가 나에게 맞을까?

지금까지 n8n에서 사용할 수 있는 다양한 벡터 스토어와 그 활용법에 대해 알아보았다. 어떤 벡터 스토어를 선택해야 할지 고민된다면, 다음과 같은 간단한 가이드라인을 참고해보자:

• 빠르게 시작하고 싶다면: Simple Vector Store
• 대규모 프로젝트라면: Pinecone
• 이미 Supabase/PostgreSQL을 사용 중이라면: Supabase 또는 PGVector
• 성능이 가장 중요하다면: Qdrant

벡터 스토어 기술은 AI와 데이터를 연결하는 강력한 다리 역할을 한다. n8n의 직관적인 인터페이스를 통해 이 복잡한 기술을 코딩 없이도 활용할 수 있다는 것이 놀랍지 않나?

여러분도 오늘부터 n8n과 벡터 스토어를 활용해 업무를 자동화하고, AI의 힘을 최대한 활용해보자. 작은 프로젝트부터 시작해서 점점 확장해 나가다 보면, 어느새 AI 자동화 전문가가 되어 있을지도 모른다!

여러분의 첫 번째 n8n 벡터 스토어 프로젝트는 어떤 것인가? 댓글로 공유! 👇