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Spring AI 시리즈 9화 - Milvus와 Spring AI 통합 전략

B컷개발자 2025. 6. 26. 16:46
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Milvus는 AI용 벡터 DB로 빠르게 성장하고 있는 오픈소스 프로젝트입니다. 고차원 벡터 데이터를 빠르게 검색하고, 수억 개의 임베딩 데이터를 효율적으로 다룰 수 있다는 점에서 RAG 구현 시 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 Spring AI 환경에서 Milvus를 연동하고, 실제로 벡터 검색에 활용하는 실전 전략을 다뤄보겠습니다.

 

 

Milvus가 RAG 벡터 DB로 주목받는 이유

 

Milvus는 다음과 같은 특성으로 인해 Spring AI 기반의 벡터 검색 시스템에서 매우 유리한 선택지로 꼽힙니다.

 

  • 높은 성능과 확장성: 수억 개의 벡터를 고속으로 인덱싱하고 검색할 수 있음
  • 유연한 인덱스 구조: IVF_FLAT, HNSW, DiskANN 등 다양한 벡터 인덱싱 알고리즘 지원
  • GRPC 기반 아키텍처: 마이크로서비스 및 분산 환경에서 적합
  • 벡터+메타데이터 혼합 검색 지원: 텍스트 기반 필터와 벡터 검색을 결합 가능

 

Spring AI와 같은 LLM 연동 환경에서는 “임베딩된 텍스트 벡터”를 효율적으로 보관하고, 유사한 벡터를 빠르게 검색해 LLM에 컨텍스트로 주입하는 것이 핵심입니다. Milvus는 그 요구를 충실히 만족시킵니다.

 

 

Spring AI에서 Milvus 연동 방법

 

2024년 기준으로 Spring AI는 Milvus에 대한 공식 커넥터를 아직 제공하진 않지만, 다음 두 가지 방식으로 연동이 가능합니다.

 

 

1. JDBC-like Adapter를 사용한 연동 (Meta DB 접근 시)

 

Milvus의 메타데이터는 PostgreSQL이나 SQLite로 저장되는 경우가 많습니다. 이럴 경우, Spring Data JDBC로 메타 필터링 쿼리를 수행하고, 벡터 검색은 Milvus Client로 수행하는 하이브리드 전략이 가능합니다.

 

 

2. Java SDK(gRPC 기반) 활용

 

Milvus는 Java SDK를 통해 gRPC 방식으로 직접 호출이 가능합니다. Milvus Java SDK는 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

MilvusServiceClient client = new MilvusServiceClient(
    ConnectParam.newBuilder()
        .withHost("localhost")
        .withPort(19530)
        .build()
);

벡터 삽입, 검색, 컬렉션 생성 등 대부분의 기능이 지원되며, 벡터 검색 시 cosine similarity 또는 inner product 기반 필터를 설정할 수 있습니다.

 

 

실전 구성 예시 – RAG 파이프라인 통합

 

Spring AI를 기반으로 다음과 같은 RAG 파이프라인을 구성해볼 수 있습니다:

 

  1. 문서 임베딩
  2. EmbeddingClient를 사용해 문서들을 벡터화
  3. Milvus 저장소에 벡터 업로드
  4. 벡터 + 문서 메타데이터를 Milvus에 저장
  5. 사용자 쿼리 벡터화 후 Milvus에서 유사 벡터 검색
  6. 검색된 문서들로 프롬프트 구성 후 LLM 호출
List<Float> queryEmbedding = embeddingClient.embed("봄철 호흡기 질환 예방 방법");
SearchParam searchParam = buildSearchParam(queryEmbedding);
List<SearchResultData> results = milvusClient.search(searchParam);

이러한 구조는 RAG 아키텍처를 스프링 생태계 내에서 완전히 통합하여 운영하는 데 실질적인 토대가 됩니다.

 

 

Milvus 사용 시 고려해야 할 아키텍처 포인트

항목고려 사항

성능 최적화 벡터 수가 많을 경우 인덱스 튜닝 (e.g. IVF_FLAT vs HNSW)
배포 전략 단일 노드 vs Milvus Cluster (Proxy + DataNode 구성)
메타데이터 Milvus 자체 필터 성능이 제한적이므로, 외부 RDBMS와의 하이브리드 사용 고려
백업 및 복구 Milvus는 백업 기능이 다소 제한되어 있으므로, 주기적 스냅샷 전략 필요

 

 

확장 전략 및 비즈니스 적용 사례

 

  • 멀티 도메인 대응: 컬렉션을 서비스 단위 또는 카테고리별로 분리하여 확장
  • 하이브리드 검색: 텍스트 키워드 + 벡터 유사도 조합 쿼리
  • 엔터프라이즈 보안 요구 대응: gRPC 트래픽 TLS 처리, 접근 제어 연계

 

2025년 이후 기업형 AI 도입 사례 중 가장 빠르게 도입되는 기술 중 하나가 바로 이 “벡터 검색 + LLM” 조합입니다. Milvus와 Spring AI의 연동은 바로 이러한 엔터프라이즈 급 AI 시스템을 위한 핵심 기반이 될 수 있습니다.

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