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> Seahorse Database — 벡터 DB Table·Record 관리 기능 모음

# Database

# Database Menu Group

**경로**: 좌측 네비게이션 → **Database**

Seahorse 의 Database 는 **벡터 데이터베이스** 로 다양한 자료를 AI 검색에 용이한 벡터 형태로 저장합니다.

Storage 생성을 통해 자동 생성된 테이블을 열람·관리할 수 있으며, 개발자 편의 및 벡터 DB 독립 사용자를 위한 **개별 테이블 생성** 도 지원됩니다.

<img src="https://mintcdn.com/dnotitia-328335e7/pi5a4xJA1fTcDZ9m/.gitbook/assets/admin__DataBase0.png?fit=max&auto=format&n=pi5a4xJA1fTcDZ9m&q=85&s=a9d51c16dcb3379a1db8875fb04a8c21" alt="Database Menu Group" width="982" height="804" data-path=".gitbook/assets/admin__DataBase0.png" />

## 구성 요소

| 개념         | 설명                                                                        |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| **Table**  | SeahorseDB 의 기본 단위 — 벡터 데이터와 메타데이터를 저장. 관계형 DB 의 테이블과 유사하나 **벡터 검색에 특화**  |
| **Record** | Table 에 삽입되는 벡터+메타데이터의 개별 항목. Inference Endpoint 를 통해 텍스트가 임베딩 벡터로 자동 변환됨 |

## 주요 기능

* **자동 임베딩 연동**: Storage 로 파일을 업로드하면 Table 이 자동 생성되고 벡터화
* **개별 Table / Record 관리**: 직접 Table 을 만들고 Record 를 수동 삽입 가능

<Info>
  **Cluster 관리는 관리자 전용 메뉴** 로 이동되었습니다. 벡터 DB(VDB)·RDB 실행 환경을 구성하는 Cluster 는 일반 사용자에게 비노출되며, 운영자는 [Internal → Cluster](/internal/cluster) 에서 관리합니다.
</Info>

## 사용 조건

* **Table 생성 필수**: Record 삽입 전에 대상 Table 이 먼저 생성되어 있어야 함
* **Inference Endpoint 연결 필수**: Table 에 Endpoint 가 연결돼야 텍스트 → 벡터 변환 가능

<Info>
  Record 는 **삽입 전용** 기능이며, 개별 Record 의 수정(Update) 및 상세(Detail) 화면은 제공되지 않습니다. 목록 조회 + 삽입만 가능합니다.
</Info>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Record 삽입" href="/console/database/insert-record">
    레코드를 생성하고 임베딩 벡터와 함께 테이블에 삽입합니다
  </Card>

  <Card title="Table 기능" href="/console/database/tables">
    Table은 SeahorseDB에서 *벡터 데이터와 메타데이터를 저장하는 기본 단위*입니다. 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사하지만, 벡터 검색에 특화된 구조를 가지고 있습니다
  </Card>
</CardGroup>

## 관련 문서

* [Console (콘솔)](/)
* [Agent Ops Menu Group](/console/agent-ops)
* [Console 활용 가이드](/console/guides)
* [Home](/console/home)
* [MANAGEMENT Menu Group](/console/management)
* [Semantic Search 기능](/console/semantic-search)