요구사항: 지난번에는 임베딩 모델 선정을 조직했으며, 모델을 벡터로 변환할 때 벡터를 저장하는 것을 고려해야 합니다. LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 등 다양한 벡터 데이터베이스가 있습니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 포함하고 있으며, 언제든지 생성, 읽기, 업데이트, 삭제가 가능한 조직화된 벡터 임베딩 모음입니다. 벡터 임베딩은 텍스트나 이미지와 같은 데이터 블록을 숫자 값으로 나타냅니다. 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 검색하기 위해 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 벡터 간 유사성(예: 코사인 유사성, 유클리드 거리 등)을 계산하여 가장 가까운 목표 벡터를 빠르게 찾습니다. 이 기법은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 특징 표현과 같은 임베딩 기반 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다.
벡터 데이터베이스는 수학적 형태로 저장된 데이터의 집합입니다. 벡터 데이터베이스는 머신러닝 모델이 이전 입력을 더 쉽게 기억할 수 있게 해주어, 검색, 추천, 텍스트 생성과 같은 사용 사례를 지원하는 데 머신러닝을 활용할 수 있게 합니다. 데이터는 정확한 일치가 아닌 유사도 지표를 기반으로 식별할 수 있어 컴퓨터 모델이 데이터의 맥락을 이해할 수 있습니다.
고객이 신발 가게를 방문할 때, 판매원은 고객이 좋아하는 신발과 비슷한 신발을 추천할 수 있습니다. 마찬가지로, 전자상거래 매장에서 쇼핑할 때는 "고객도 구매했다..."와 같은 제목으로 유사한 상품을 추천할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 영업사원이 비슷한 신발을 찾고, 전자상거래 매장이 관련 제품을 추천하는 것과 마찬가지로 머신러닝 모델이 유사한 객체를 식별할 수 있게 합니다. (사실, 전자상거래 매장에서는 이러한 머신러닝 모델을 활용해 작업을 수행할 수 있습니다.)
결론적으로, 벡터 데이터베이스는 컴퓨터 프로그램이 비교를 수행하고, 관계를 식별하며, 맥락을 이해할 수 있게 합니다. 이로 인해 대형 언어 모델(LLM)과 같은 고급 인공지능(AI) 프로그램을 만들 수 있습니다.
크로마
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크로마는 대규모 유사도 검색을 위한 효율적인 파이썬 기반 오픈소스 데이터베이스입니다. 이 도구는 특히 고차원 데이터를 다룰 때 대규모 데이터셋에서 유사성 탐색 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 서버리스/임베디드, 셀프 호스팅(클라이언트-서버), 그리고 임베디드 및 클라이언트-서버 모델을 갖춘 클라우드 네이티브 분산 SaaS 솔루션 등 다양한 호스팅 옵션이 제공됩니다.
프로토타이핑과 프로덕션 환경에서 탁월합니다. 데이터 저장이 일시적이기 때문에, 크로마는 스크립트의 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다. 간단한 설정으로 사용자는 쉽게 컬렉션을 만들고 재사용할 수 있어 이후 데이터 추가가 용이해집니다. 또한 크로마는 데이터를 자동으로 로드하고 저장할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. 클라이언트가 실행되면 자동으로 사용자의 데이터를 불러옵니다; 데이터를 닫으면 자동으로 저장되어 데이터 관리 과정을 크게 단순화합니다. 이 기능 덕분에 크로마는 프로토타이핑과 개발 단계에서 매우 인기가 많습니다.
크로마는 2022년 5월에 시드 라운드 자금을 받았고, 두 번째 라운드는 1,800달러의 자금을 받았습니다.
장점: Chroma는 12개 이상의 프로그래밍 언어 클라이언트를 제공하며, 벡터 저장을 빠르게 실행할 수 있고, 기본적으로 임베딩 모드를 제공하는 최초의 벡터 데이터베이스입니다. 개발자 친화적이고 통합도 쉽습니다.
단점: 기능이 비교적 단순하며, 특히 더 복잡한 기능이 필요한 응용 분야에 적합합니다. CPU 컴퓨트만 지원되므로, 상당한 컴퓨트 자원이 필요한 상황에서는 성능 향상이 제한될 수 있습니다.
랜스DB
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LanceDB는 대규모 다중 모달 데이터 임베딩을 저장, 관리, 조회 및 검색하기 위해 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 핵심은 Rust로 작성되었으며, 벡터, 문서, 이미지 등 AI 데이터셋의 고속 무작위 접근과 관리를 최적화하는 열형 데이터 포맷인 Lance를 기반으로 구축되었습니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 고차원 벡터 데이터를 처리해야 하는 다양한 AI 응용 분야에 적합합니다. LanceDB는 임베디드 서비스와 클라우드 호스팅 서비스 두 가지 모드를 제공합니다.
장점: LanceDB는 서버 관리를 없애 개발자의 운영 및 관리 비용을 줄이고 개발 효율성을 향상시킵니다. 멀티모달 데이터에 최적화되어 있으며, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 지원하여 복잡한 데이터를 처리할 때 데이터베이스의 효율성을 향상시킵니다. 친숙한 API 인터페이스와 시각화 도구를 제공하여 개발자들이 데이터베이스를 쉽게 통합하고 사용할 수 있도록 합니다.
단점: 2023년에야 출시될 예정이며, 매우 새로운 데이터베이스이고, 기능 개발과 커뮤니티 운영 면에서 아직 성숙하지 않았습니다.
PGVector
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PGVector는 강력한 벡터 저장 및 쿼리 기능을 제공하기 위해 설계된 PostgreSQL 기반 확장 프로그램입니다. C 언어를 사용하여 다양한 벡터 데이터 타입과 알고리즘을 구현하며, 벡터로 표현된 AI 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. PGVector는 정밀하고 근사적인 최근접 이웃 탐색을 지원하여 고차원 공간에서 유사한 데이터 포인트에 빠르게 접근할 수 있게 합니다. 또한 L2 거리, 내적, 코사인 거리 등 다양한 벡터 계산 알고리즘과 데이터 타입을 지원합니다. 벡터 탐색 기능이 시스템의 핵심이 아니거나 프로젝트가 초기 단계에서 빠르게 시작되는 상황에 적합합니다.
장점: PGVector는 기존 PostgreSQL 데이터베이스와 원활하게 통합되어, 기존 데이터베이스를 마이그레이션하지 않고도 벡터 검색 기능을 사용할 수 있습니다. PostgreSQL 플러그인이기 때문에, PGVector는 PostgreSQL의 장기 개발 및 최적화를 통해 신뢰성과 견고성을 물려받으며, 벡터화 처리를 향상시킵니다.
단점: 전용 벡터 데이터베이스와 비교할 때, 성능 최적화와 자원 활용도가 다소 부족합니다.
Qdrant
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Qdrant는 2021년에 출시된 오픈 소스 벡터 데이터베이스이자 클라우드 호스팅 서비스로, 차세대 AI 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 포인트(즉, 벡터)를 저장, 검색, 관리할 수 있는 편리한 API가 제공되며, 필터링 지원을 확장하기 위한 추가 페이로드도 포함되어 있습니다. 페이로드 인덱스, 전체 텍스트 인덱스, 벡터 인덱스 등 다양한 인덱스 유형을 통해 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 Qdrant는 빠르고 정확한 검색을 위해 맞춤형 HNSW 알고리즘을 사용하며, 관련 벡터 페이로드를 기반으로 결과를 필터링할 수 있습니다. 이러한 기능들은 Qdrant를 신경망, 의미론 기반 매칭, 다면적 검색 및 기타 응용 분야에 유용하게 만듭니다. Qdrant의 강점은 의미 탐색과 유사성 매칭 기능에 있어, 이미지, 음성, 동영상 검색과 추천 시스템과 같은 비즈니스 시나리오를 쉽게 구현할 수 있습니다.
장점: 개발자들이 쉽게 Docker를 시작할 수 있도록 돕는 훌륭한 문서입니다. 전적으로 Rust로 구축되었으며, 개발자들이 Rust, Python, Golang 클라이언트를 통해 사용할 수 있는 API를 제공합니다. 이 언어들은 오늘날 백엔드 개발자들에게 가장 인기 있는 언어입니다. Qdrant는 인덱스 최적화, 쿼리 최적화 등 다양한 최적화 전략을 지원합니다. 또한 대규모 데이터 처리의 요구를 충족하기 위해 분산 배포와 수평 확장도 지원합니다.
단점: 프로젝트가 비교적 새롭고 검증할 시간이 부족합니다. 비즈니스 규모 증가에 대응할 때는 서비스 수준에서만 수평적으로 확장할 수 있습니다. 정적 샤딩만 지원됩니다. 질리즈 보고서에 따르면, 벡터 데이터베이스 내 비구조화 데이터 요소 수가 증가함에 따라 저장된 데이터 양이 많아지고 쿼리 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
밀버스/질리즈 클라우드
밀버스 웹사이트:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
질리즈 웹사이트:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
Milvus는 FAISS, Annoy, HNSW 등 잘 알려진 벡터 탐색 라이브러리를 기반으로 한 2019년 오픈 소스 순수 벡터 데이터베이스로, 빠른 유사도 검색이 필요한 시나리오에 최적화되어 있습니다. Zilliz Cloud는 Milvus를 기반으로 개발된 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스 서비스로, 보다 편리하고 고성능 관리 및 확장 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 요컨대, 질리즈는 밀버스의 클라우드 호스팅의 상업용 버전이며, 데이터베이스 분야에서 더 성공적인 비즈니스 모델이기도 합니다.
장점: 벡터 데이터베이스 생태계에서 오랜 기간 존재해 왔기 때문에 데이터베이스는 매우 성숙하며 많은 알고리즘을 보유하고 있습니다. 벡터 인덱싱 옵션이 많이 있고, Golang에서 처음부터 설계되어 극도의 확장성을 보장합니다. 2023년 기준으로, 가장 효율적인 디스크 벡터 인덱싱으로 알려진 실질적인 DiskANN 구현을 제공하는 유일한 주류 벤더입니다.
단점: Milvus는 확장성 문제에 전면적인 대응을 하는 솔루션인 것 같습니다 – 프록시, 부하 분산기, 메시지 브로커, Kafka, Kubernetes 7을 조합해 매우 확장성이 높아 전체 시스템이 매우 복잡하고 자원 집약적입니다. Python과 같은 클라이언트 측 API는 Weaviate나 Qdrant 같은 최신 데이터베이스만큼 읽기 쉽거나 직관적이지 않으며, 이들은 개발자 경험에 더 집중하는 경향이 있습니다. Milvus는 대규모 확장성을 위해 벡터 인덱스로 데이터를 스트리밍하는 아이디어로 만들어졌고, 많은 경우 데이터 양이 너무 크지 않을 때는 다소 과한 느낌이 듭니다. 더 정적이고 드문 대규모 상황에서는 Qdrant나 Weaviate 같은 대안이 더 저렴하고 생산 속도도 더 빨라질 수 있습니다.
다른
레디스:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
솔방울:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
위베이트:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
페이스:하이퍼링크 로그인이 보입니다.、하이퍼링크 로그인이 보입니다.
Elasticsearch:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
SQL 서버:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
참조:
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2025-3-25 11:29:25에 게시됨
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