Annoy vs ScaNN: 애플리케이션에 적합한 벡터 검색 도구 선택하기
소개
오늘날 vector search는 추천 엔진, 이미지 검색 시스템, 자연어 처리(NLP) 작업과 같은 다양한 최신 AI 애플리케이션을 구동하는 핵심 요소가 되었습니다. 키워드 매칭에 의존하는 traditional search engines와 달리, vector search는 vector similarity를 기반으로 정보를 검색할 수 있게 해 주며, 이미지, 오디오, 텍스트 임베딩과 같은 unstructured data에서 더 깊은 인사이트를 끌어낼 수 있게 합니다.
vector search에 사용할 수 있는 도구 중에서 Annoy와 ScaNN은 인기 있는 옵션으로 두드러집니다. 각각 고유한 강점을 가지고 있으며 서로 다른 사용 사례에 최적화되어 있습니다. 이 블로그에서는 Annoy와 ScaNN의 핵심 기능, 차이점, 그리고 어느 한쪽이 다른 쪽보다 더 적합할 수 있는 시나리오를 살펴보겠습니다. 끝까지 읽고 나면 어떤 도구가 여러분의 요구에 가장 잘 맞는지 명확히 이해하게 될 것입니다.
Vector Search란 무엇인가요?
Annoy와 ScaNN의 세부 사항을 살펴보기 전에 vector search를 이해하는 것이 중요합니다. 간단히 말해, Vector search, 즉 vector similarity search는 주어진 쿼리 벡터에 대해 고차원 공간에서 가장 가까운 vectors(데이터 포인트)를 찾습니다. 이러한 벡터는 종종 machine learning models에 의해 생성되어 unstructured data의 본질(예: 문장의 의미나 이미지의 특징)을 포착합니다.
검색이 정확한 일치나 필터링을 기반으로 하는 traditional databases와 달리, vector search는 유사성에 초점을 맞춥니다. 목표는 distance metric(예: 유클리드 거리 또는 코사인 유사도)을 기반으로 서로 "가까운" 벡터를 찾는 것입니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)에서는 벡터가 단어나 문장을 표현할 수 있으며, vector search는 의미적으로 가장 유사한 단어나 텍스트를 찾는 데 도움을 줍니다. 추천 시스템에서는 vector search가 사용자의 선호도에 가장 가까운 항목을 식별합니다. Vector search는 또한 대규모 언어 모델(LLMs)에 추가적인 문맥 정보를 제공하여 그 출력을 보강하는 기술인 retrieval augmented generation (RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 vector search를 수행하기 위한 많은 솔루션이 있으며, 여기에는 다음이 포함됩니다:
- Annoy 및 ScaNN과 같은 Vector search libraries.
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 Purpose-built vector databases
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 Lightweight vector databases.
- Vector search add-ons가 있는 Traditional databases
Annoy란 무엇인가요? 개요
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)는 Spotify가 개발한 경량 오픈소스 라이브러리입니다. 대규모 읽기 중심 vector search를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 주요 장점은 최소한의 메모리 소비와 단순성에 있으며, 자주 변경되지 않는 정적 데이터셋에 이상적입니다.
Annoy의 검색 알고리즘은 벡터 공간을 더 작은 영역으로 나누는 여러 개의 무작위 투영 트리를 구축하는 데 기반합니다. 이 접근 방식은 결과가 정확한 것이 아니라 근사치이기 때문에 정확도를 희생하는 대신 빠른 검색을 가능하게 합니다. 이러한 트레이드오프는 속도상의 이점이 정밀도의 작은 하락보다 크기 때문에 많은 애플리케이션에서 허용됩니다.
Annoy는 메모리 효율성이 우선순위인 상황에 이상적입니다. 대규모 데이터셋을 디스크에 저장할 수 있어, 전체 데이터셋을 메모리에 로드하지 않고도 검색이 가능합니다. 그러나 이는 벡터를 추가하거나 제거하려면 전체 인덱스를 다시 구축해야 한다는 의미이기도 하며, 데이터가 자주 변경되는 경우 번거로울 수 있습니다. Annoy는 또한 Python, C++, Go와 같은 여러 프로그래밍 언어와 쉽게 통합되어 광범위한 개발자가 접근할 수 있습니다.
요약하면, Annoy는 대규모 정적 데이터셋과 빠르고 메모리 효율적인 검색에 완벽하게 적합합니다. 그러나 데이터에 빈번한 업데이트가 필요하거나 높은 정밀도가 요구되는 경우 최선의 선택은 아닐 수 있습니다.
ScaNN이란? 개요
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)은 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 주로 고차원 벡터 데이터를 대상으로 빠른 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 수행합니다. 데이터셋에서 가장 가까운 벡터를 검색하는 것이 중요한 대규모 머신 러닝 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
ScaNN은 파티셔닝, 양자화, 비대칭 해싱과 같은 고급 기법을 사용하여 데이터를 압축하고 검색 프로세스를 가속화하므로, 속도와 정확도 사이의 균형이 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다. 이를 통해 당면한 작업의 요구 사항에 따라 트레이드오프를 사용자 지정할 수 있습니다. 주요 강점 중 하나는 TensorFlow와 통합할 수 있다는 점으로, 벡터 검색이 빠르고 확장 가능해야 하는 AI 워크플로에서 매우 효율적입니다.
ScaNN은 Faiss(Facebook 제공), Annoy(Spotify 제공), HNSWlib(Hierarchical Navigable Small World)와 같은 라이브러리와 경쟁하며, 이들 역시 인기 있는 ANN 검색 알고리즘입니다. ScaNN의 강점은 TensorFlow와 통합하고 좋은 정밀도를 유지하면서 고속 검색을 제공할 수 있다는 데 있습니다.
Annoy와 ScaNN의 주요 차이점
Annoy와 ScaNN은 최근접 이웃 검색 문제를 해결하도록 설계되었지만 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. 주요 차이점을 더 자세히 살펴보겠습니다.
검색 방법론
Annoy와 ScaNN은 벡터 검색을 수행하기 위해 서로 다른 기반 알고리즘에 의존하며, 각각 고유한 트레이드오프가 있습니다.
Annoy는 벡터 공간을 분할하기 위해 무작위 투영 트리의 포리스트를 구축합니다. 쿼리가 수행되면 근사 최근접 이웃을 찾기 위해 여러 트리에서 검색합니다. 이 방법은 빠르지만 속도를 위해 일부 정확도를 희생하므로, "충분히 가까운" 결과가 허용되는 사용 사례에 적합합니다.
반면 ScaNN은 빠르고 정확한 검색을 달성하기 위해 파티셔닝, 양자화, 비대칭 해싱을 결합합니다. 이를 통해 검색 공간을 효과적으로 좁히고 Annoy보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. ScaNN의 방법론은 특정 머신 러닝 작업처럼 정밀도가 중요한 경우에 특히 유용합니다.
데이터 처리
Annoy와 ScaNN은 데이터도 다르게 처리합니다. Annoy는 디스크 기반이므로 사용 가능한 메모리를 초과하는 데이터셋에서도 작동할 수 있습니다. 이는 저장 측면에서 높은 확장성을 제공하지만, 데이터셋이 커질수록 성능이 저하될 수 있습니다. Annoy는 초기 설정 이후 데이터가 비교적 정적으로 유지될 때 가장 효과적입니다.
ScaNN은 인메모리 성능에 최적화되어 있으며 동적 데이터셋 관리에 중점을 둡니다. 벡터 압축을 지원하여 정확도를 지나치게 희생하지 않으면서 더 나은 메모리 효율성을 제공합니다. 이로 인해 ScaNN은 지속적으로 변경되는 데이터를 다루거나 데이터셋 업데이트가 빈번한 애플리케이션에 더 유연합니다.
확장성과 성능
성능 측면에서 Annoy는 디스크 기반 아키텍처 덕분에 대규모 정적 데이터셋을 처리할 때 잘 확장됩니다. 그러나 Annoy는 근사 검색을 중심으로 구축되었기 때문에, 특히 데이터셋 크기가 커질수록 항상 가장 정확한 결과를 반환하지는 않을 수 있습니다. 대략적인 매칭이 허용되는 애플리케이션에서는 이러한 절충이 문제가 되지 않을 수 있습니다.
반면 ScaNN은 속도와 정밀도를 모두 갖추고 방대한 데이터셋을 처리하도록 설계되었습니다. ScaNN의 데이터 분할 및 양자화 능력은 높은 정확도를 유지하면서 대규모 데이터셋 전반을 검색할 수 있음을 의미합니다. 그러나 일반적으로 Annoy보다 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하므로, 매우 대규모 애플리케이션의 경우 더 강력한 인프라에 투자해야 할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
Annoy의 사용자 지정 옵션은 트리 수와 검색 깊이를 조정하는 것으로 제한됩니다. 이는 정확도와 속도 간의 균형을 어느 정도 제어할 수 있게 해주지만, Annoy는 ScaNN이 제공하는 세밀한 사용자 지정을 제공하지 않습니다.
ScaNN은 사용자가 속도와 정확도와 관련된 다양한 매개변수를 조정할 수 있게 하여, 특정 사용 사례에 맞게 검색을 최적화하는 데 더 큰 유연성을 제공합니다. 이는 데이터나 쿼리 패턴이 자주 변하고 실제 사용량을 기반으로 성능을 미세 조정해야 할 때 특히 유용합니다.
통합 및 생태계
Annoy는 여러 프로그래밍 언어와 통합되는 단순하고 가벼운 도구입니다. 추천 시스템과 검색 엔진에서 일반적으로 사용되며, 단순성 덕분에 상당한 오버헤드 없이 다양한 애플리케이션에 쉽게 연결할 수 있습니다.
ScaNN은 TensorFlow와의 통합을 통해 머신 러닝 워크플로에서 강력한 이점을 제공합니다. 이미 TensorFlow를 사용하여 임베딩이나 기타 벡터 표현을 생성하고 있다면, ScaNN은 기존 파이프라인을 크게 변경하지 않고도 원활하게 통합할 수 있는 자연스러운 선택이 될 수 있습니다.
사용 편의성
Annoy는 단순성으로 널리 인정받고 있습니다. 가벼운 API 덕분에 벡터 검색이 처음이더라도 쉽게 시작할 수 있습니다. 학습 곡선이 낮으며, 너무 많은 매개변수를 조정하지 않고도 검색 시스템을 빠르게 설정할 수 있습니다.
ScaNN은 더 강력하지만 학습 곡선이 더 가파릅니다. 다양한 최적화 옵션을 이해하는 데 시간을 들여야 하며, TensorFlow와 같은 머신 러닝 프레임워크로 이미 작업하고 있지 않다면 시스템에 통합하는 데 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 그러나 정확도와 성능이 중요한 더 복잡한 애플리케이션의 경우, 이러한 추가 노력은 충분히 가치가 있습니다.
비용 고려 사항
Annoy는 특히 제한된 컴퓨팅 리소스로 작업하는 경우 비용 효율적인 솔루션입니다. 데이터를 디스크에 저장할 수 있는 능력 덕분에 고메모리 서버가 필요하지 않으며, 근사 검색 결과도 많은 애플리케이션에서 충분한 경우가 많습니다. 이는 예산 제약을 고려해야 하는 프로젝트에 이상적입니다.
ScaNN의 뛰어난 성능에는 비용이 따릅니다. 특히 매우 큰 데이터셋의 경우 더 많은 컴퓨팅 성능과 메모리가 필요합니다. 속도와 정밀도를 모두 요구하는 리소스 집약적인 애플리케이션을 작업하고 있다면, 인프라 투자는 더 커질 것입니다.
보안 기능
Annoy와 ScaNN 모두 암호화나 액세스 제어와 같은 기본 제공 보안 기능은 없습니다. 애플리케이션에서 보안이 우려된다면, 저장 및 전송 중 암호화와 강력한 인증 메커니즘과 같은 데이터를 보호하기 위한 추가 조치를 구현해야 합니다.
Annoy를 선택해야 하는 경우
Annoy는 애플리케이션이 빠른 근사 검색을 필요로 하고 데이터셋이 메모리에 담기에는 너무 클 때 더 적합합니다. 데이터가 비교적 정적이고 정밀도보다 속도가 더 중요한 사용 사례에 이상적입니다. 예를 들어, 추천 엔진이나 콘텐츠 기반 필터링 시스템을 구축하고 있다면, Annoy의 속도와 단순성이 비용을 낮게 유지하면서 빠르게 확장할 수 있게 해줄 것입니다.
Annoy는 성능을 지속적으로 미세 조정할 필요가 없는 시나리오에서도 뛰어납니다. 데이터셋이 시간이 지나도 일관되게 유지되고 근사 결과를 허용할 수 있다면, Annoy가 더 적합한 옵션일 가능성이 높습니다.
ScaNN을 선택해야 하는 경우
ScaNN은 정확도와 성능이 가장 중요한 애플리케이션에 적합한 도구입니다. 특히 이미지 검색, 문서 검색, 자연어 처리와 같이 임베딩을 포함하는 머신 러닝 애플리케이션에 매우 적합합니다. 데이터셋이 크고 동적이며, 정밀도를 희생하지 않으면서 고속 검색이 필요하다면 ScaNN은 더 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
TensorFlow와의 통합 또한 AI 애플리케이션을 위한 강력한 경쟁 요소입니다. 이미 머신 러닝 프레임워크로 작업하고 있다면, ScaNN의 원활한 통합 기능은 개발 시간과 노력을 절약해 줄 것입니다.
벡터 검색 라이브러리와 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스 비교
Annoy 및 ScaNN과 같은 벡터 검색 라이브러리와 Milvus와 같은 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스는 모두 고차원 벡터 데이터에 대한 유사도 검색 문제를 해결하는 것을 목표로 하지만, 서로 다른 역할을 수행합니다.
Annoy, ScaNN, HNSWlib, Faiss와 같은 벡터 검색 라이브러리는 효율적인 최근접 이웃 검색 작업에만 집중합니다. 이들은 쿼리 벡터와 유사한 벡터를 찾기 위한 경량의 빠른 솔루션을 제공합니다. 주로 더 작은 단일 노드 환경이나 정적 또는 중간 규모의 데이터셋을 가진 애플리케이션에서 사용됩니다. 그러나 일반적으로 동적 데이터를 관리하거나, 지속성을 제공하거나, 분산 시스템 전반으로 확장하기 위한 기능이 부족합니다. 이러한 라이브러리를 사용하는 개발자는 일반적으로 데이터 관리, 업데이트 및 확장을 수동으로 처리해야 합니다.
반면에 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스는 대규모 벡터 데이터 관리를 위해 설계된 종합적인 시스템입니다. 이러한 데이터베이스는 단순한 벡터 검색을 넘어 영구 저장소, 실시간 업데이트, 분산 아키텍처, 고급 쿼리 기능과 같은 기능을 제공합니다. 동적 데이터셋을 지원하며 데이터가 자주 업데이트되는 실시간 애플리케이션을 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한 벡터 데이터베이스에는 벡터 검색을 기존 필터링 및 메타데이터 쿼리와 결합하기 위한 통합 지원이 포함되는 경우가 많아, 확장성, 고가용성 및 더 복잡한 검색 기능이 필요한 프로덕션 환경에 이상적입니다.
- Zilliz Cloud의 최신 새 기능 및 개선 사항을 확인하세요: Zilliz Cloud Update: Migration Services, Fivetran Connectors, Multi-replicas, and More
각 벡터 검색 솔루션을 선택해야 하는 경우
다음과 같은 경우 벡터 검색 라이브러리 선택:
- 비교적 정적인 소규모에서 중간 규모의 데이터셋을 보유하고 있는 경우.
- 인덱싱 및 검색 알고리즘을 완전히 제어하고 싶은 경우.
- 기존 시스템에 검색을 임베딩하고 있으며 인프라를 관리할 수 있는 경우.
다음과 같은 경우 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스 선택:
- 분산 시스템 전반에서 수십억 개의 벡터로 확장해야 하는 경우.
- 데이터셋이 자주 변경되어 실시간 업데이트가 필요한 경우.
- 스토리지, 확장 및 쿼리 최적화를 대신 처리해 주는 관리형 솔루션을 선호하는 경우.
요약하면, 벡터 검색 라이브러리는 속도와 메모리 효율성이 우선이지만 운영 복잡성이 최소인 더 단순하고 소규모의 사용 사례에 가장 적합합니다. 반면 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스는 동적 데이터 처리, 확장성 및 사용 편의성이 요구되는 대규모 프로덕션급 시스템을 위해 설계되었으며, 복잡한 애플리케이션을 관리하는 개발자에게 상당한 운영상 이점을 제공하는 경우가 많습니다.
다양한 벡터 검색 솔루션 평가 및 비교
좋습니다. 이제 다양한 벡터 검색 솔루션 간의 차이를 배웠습니다. 다음 질문은 다음과 같습니다. 검색 알고리즘이 정확한 결과를 반환하고 동시에 번개처럼 빠른 속도로 동작하도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 특히 대규모 환경에서 다양한 ANN 알고리즘의 효과를 어떻게 평가할 수 있을까요?
이 질문들에 답하려면 벤치마킹 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 많이 있으며, 그중 가장 효율적인 두 가지가 두드러집니다: ANN 벤치마크와 VectorDBBench.
ANN 벤치마크
ANN Benchmarks(Approximate Nearest Neighbor Benchmarks)는 다양한 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘의 성능을 평가하고 비교하도록 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 고차원 벡터 검색과 같은 작업에서 다양한 알고리즘을 벤치마킹하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공하여, 개발자와 연구자가 다양한 데이터셋 전반에서 검색 속도, 정확도, 메모리 사용량과 같은 지표를 측정할 수 있도록 합니다. ANN-Benchmarks를 사용하면 Faiss, Annoy, HNSWlib 등과 같은 라이브러리에서 찾아볼 수 있는 알고리즘의 속도와 정밀도 간의 트레이드오프를 평가할 수 있어, 특정 애플리케이션에 가장 적합한 알고리즘을 이해하는 데 유용한 도구가 됩니다.
ANN Benchmarks GitHub 저장소: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANN Benchmarks 웹사이트: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 시스템을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어, 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.
VectorDBBench GitHub 저장소: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
VectorDBBench 리더보드. 에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
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