Couchbase vs Vearch: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Couchbase와 Vearch를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 분산형 멀티 모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스이며, Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Couchbase란 무엇인가? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅을 위한 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 장점과 JSON의 유연성을 결합합니다. Couchbase는 네이티브 벡터 인덱스가 없더라도 벡터 검색을 수행할 수 있게 해줍니다. 개발자는 머신러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한 의미론적 검색을 기반으로 하는 추천 시스템 또는 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있습니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 수행하는 한 가지 방법은 Full Text Search(FTS)를 사용하는 것입니다. FTS는 텍스트 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화할 수 있으며 FTS는 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 근사 벡터 검색을 수행하고 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리할 수 있는 방법을 제공합니다.
또는 개발자는 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 문서를 검색하고 벡터 간의 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것을 의미합니다. 이 방식에서는 Couchbase가 벡터 저장소로 사용되고 애플리케이션이 수학적 계산을 처리합니다.
더 고급 사용 사례의 경우 일부 개발자는 벡터 검색을 가능하게 하는 전문 라이브러리나 알고리즘과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고, 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 수행하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능에 활용할 수 있으며, 유사도 검색이 필요한 다양한 AI 및 머신 러닝 사용 사례에 유연한 옵션이 될 수 있습니다.
Vearch란 무엇인가요? 개요
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 일반 데이터베이스를 강력하게 업그레이드한 것과 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 최신 AI 기술의 상당 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 기능 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는 것을 생각해 보세요), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로도 필터링할 수 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리이고 $500 미만인 것만” 같은 복잡한 검색을 할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터로 이루어진 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다.
Vearch는 필요에 따라 확장되도록 설계되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 연산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 데이터가 증가함에 따라 Vearch는 확장성과 안정성을 유지할 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 유용한 기능을 갖추고 있습니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU와 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 어떤 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 Couchbase와 Vearch 중에서 선택할 때는 여러 요소가 작용합니다. 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술을 비교해 보겠습니다.
검색 방법론:
Couchbase에는 네이티브 벡터 인덱스가 없지만 벡터 검색을 위한 우회 방법을 제공합니다. 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 Full Text Search (FTS)를 사용합니다. 또는 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 반면 Vearch는 벡터 검색을 위해 특별히 설계되었습니다. 대규모 벡터 데이터셋에서 빠른 유사도 검색에 최적화된 IVFPQ 및 HNSW 같은 전문 인덱싱 방법을 사용합니다.
데이터 처리:
Couchbase는 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하는 데 뛰어나며, 관계형 데이터베이스의 기능과 JSON의 유연성을 결합합니다. 벡터 임베딩을 JSON 문서 내에 저장합니다. Vearch는 벡터 데이터에 중점을 두지만, 벡터 유사도와 전통적인 데이터 필터링을 결합한 하이브리드 검색도 지원합니다.
확장성과 성능:
두 시스템 모두 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. Couchbase는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 분산 아키텍처를 사용합니다. Vearch는 데이터 양이 증가함에 따라 성장을 관리하고 성능을 유지하기 위해 서로 다른 노드 유형(master, router, partition server)을 갖춘 클러스터 구성을 사용합니다.
유연성과 사용자 정의:
Couchbase는 JSON 구조를 활용하여 데이터 모델링과 쿼리에 유연성을 제공합니다. 벡터 검색의 경우 외부 라이브러리와의 사용자 정의 통합을 허용합니다. Vearch는 인덱싱 방법을 사용자 정의할 수 있는 옵션과 단일 문서 내 여러 벡터 필드 지원을 포함하여 내장된 벡터 검색 기능을 제공합니다.
통합 및 생태계:
Couchbase는 더 광범위한 생태계를 갖추고 있으며, 다양한 데이터 처리 및 분석 도구와 잘 통합됩니다. Vearch는 더 전문화되어 있지만, 쉬운 개발과 테스트를 위한 Python SDK를 제공하며, 하드웨어 최적화를 위해 CPU 및 GPU 버전을 모두 지원합니다.
사용 편의성:
Couchbase는 우회적인 접근 방식으로 인해 벡터 검색에 대한 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 벡터 검색을 위해 특별히 설계된 Vearch는 실시간 인덱싱과 내장 벡터 연산을 통해 이 사용 사례에 더 직관적일 수 있습니다.
비용 고려 사항:
Couchbase는 다양한 가격 모델과 함께 오픈 소스 및 엔터프라이즈 에디션을 모두 제공합니다. Vearch도 오픈 소스이므로 직접적인 소프트웨어 비용을 잠재적으로 줄일 수 있지만, 두 시스템 모두에 대한 인프라 요구 사항을 고려해야 합니다.
Couchbase를 사용해야 할 때:
Couchbase는 벡터 검색 기능을 갖춘 유연한 분산 NoSQL 데이터베이스가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 여러 데이터 유형, 즉 구조화 데이터부터 반구조화 데이터까지 처리하고 강력한 일관성과 높은 가용성이 필요한 앱에 좋습니다. 복잡한 엔터프라이즈 앱, 콘텐츠 관리 시스템 또는 AI 기능이 있는 대규모 웹 앱에서 전통적인 데이터 작업과 함께 벡터 검색을 지원할 수 있는 성숙한 데이터베이스가 필요할 때 Couchbase를 사용하세요. 광범위한 통합 생태계를 활용하고 맞춤형 벡터 검색 솔루션을 구축할 수 있는 유연성이 필요할 때 특히 유용합니다.
Vearch를 사용해야 할 때:
주요 초점이 빠르고 효율적인 벡터 유사도 검색에 크게 의존하는 AI 기반 앱을 구축하는 것이라면 Vearch를 사용하세요. 벡터 검색이 기능의 핵심인 이미지 인식 시스템, 추천 엔진 또는 자연어 처리 앱과 같은 프로젝트에 더 나은 선택입니다. 특히 대규모 환경에서 벡터 유사도와 전통적인 데이터 필터링을 결합한 하이브리드 검색을 수행해야 할 때 Vearch를 사용하세요. 벡터 데이터의 실시간 인덱싱이 필요하고 검색에 GPU 가속을 사용하고 싶을 때도 적합합니다.
결론:
Couchbase는 성숙한 생태계와 다양한 사용 사례에 대한 유연성을 갖춘, 벡터 검색 기능을 포함한 범용 NoSQL 데이터베이스로서 좋습니다. 강점은 여러 데이터 유형 처리, 강력한 일관성, 다양한 통합에 있습니다. Vearch는 전문화된 벡터 검색, 고성능 유사도 검색, AI 앱을 위한 하이브리드 쿼리에 적합합니다. 이 둘 중 선택은 사용 사례, 데이터 유형, 성능 요구 사항을 기반으로 해야 합니다. 벡터 검색을 추가 기능으로 갖춘 강력한 범용 데이터베이스가 필요하다면 Couchbase가 적합할 수 있습니다. 하지만 앱의 핵심 기능이 벡터 유사도 검색 중심이고 해당 영역의 성능이 필요하다면 Vearch가 더 나은 선택일 수 있습니다. 결정을 내릴 때 장기적인 확장성, 앱에서 벡터 검색이 얼마나 중요한지, 팀의 전문성을 고려하세요.
이 글은 Couchbase와 Vearch의 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기반으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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