HNSWlib vs ScaNN: 애플리케이션에 적합한 벡터 검색 도구 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 계속 성장함에 따라 빠르고 확장 가능한 벡터 검색 도구의 필요성이 필수적이 되었습니다. 벡터 검색은 추천 시스템, 이미지 검색, 자연어 처리(NLP), 그리고 고차원 데이터 간의 유사성을 찾는 것이 중요한 기타 분야에서 핵심 요소입니다. 벡터 검색에 사용할 수 있는 많은 도구 중 HNSWlib와 ScaNN은 널리 사용되는 두 가지 옵션이며, 각각 뚜렷한 장점을 제공합니다.
이 글에서는 HNSWlib와 ScaNN을 비교하며, 기능, 검색 방법론, 확장성, 사용 사례에 초점을 맞춰 어떤 것이 여러분의 필요에 더 적합한지 결정하는 데 도움을 드리겠습니다.
벡터 검색이란?
HNSWlib와 ScaNN의 세부 사항을 살펴보기 전에, 벡터 검색을 이해하는 것이 중요합니다. 간단히 말해, 벡터 검색, 또는 벡터 유사도 검색은 주어진 쿼리 벡터와 고차원 공간에서 가장 가까운 벡터(데이터 포인트)를 찾습니다. 이러한 벡터는 종종 머신 러닝 모델에 의해 생성되어 비정형 데이터의 본질(예: 문장의 의미나 이미지의 특징)을 포착합니다.
검색이 정확한 일치나 필터링을 기반으로 하는 전통적인 데이터베이스와 달리, 벡터 검색은 유사성에 초점을 맞춥니다. 목표는 거리 척도(예: 유클리드 거리 또는 코사인 유사도)를 기반으로 서로 "가까운" 벡터를 찾는 것입니다. 예를 들어, 벡터는 자연어 처리(NLP)에서 단어나 문장을 나타낼 수 있으며, 벡터 검색은 의미적으로 가장 유사한 단어나 텍스트를 찾는 데 도움이 됩니다. 추천 시스템에서 벡터 검색은 사용자의 선호도에 가장 가까운 항목을 식별합니다. 벡터 검색은 또한 대규모 언어 모델(LLMs)에 추가적인 맥락 정보를 제공하여 그 출력을 보강하는 기술인 검색 증강 생성 (RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
벡터 검색을 수행하기 위해 시장에는 다음을 포함한 많은 솔루션이 제공됩니다:
- HNSWlib 및 ScaNN과 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스
HNSWlib란? 개요
HNSWlib (Hierarchical Navigable Small World)는 스몰월드 그래프를 기반으로 빠른 근사 최근접 이웃 검색(ANNS) 알고리즘을 구현하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 방법은 고차원 벡터 공간에서 매우 효율적인 검색을 가능하게 합니다. HNSWlib는 검색 속도와 메모리 효율성 간의 균형으로 인기가 있으며, 빠른 검색이 중요한 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다.
HNSWlib의 핵심 기능과 강점
HNSWlib의 주요 장점 중 하나는 벡터 검색에 대한 그래프 기반 접근 방식입니다. 이 라이브러리는 각 노드가 벡터를 나타내고 노드 간의 연결이 다른 벡터와의 근접성을 나타내는 그래프를 구축합니다. 쿼리가 이루어지면 검색 알고리즘은 가장 유사한 벡터를 찾기 위해 그래프를 탐색합니다.
- 인메모리 검색: HNSWlib는 모든 작업을 메모리에서 수행하여 낮은 지연 시간의 검색을 보장합니다. 따라서 실시간 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.
- 효율적인 검색: 계층적 그래프 구조를 통해 대규모 데이터셋에서도 빠른 근사 최근접 이웃 검색이 가능합니다.
- 사용 용이성: HNSWlib는 설정이 간단하고 많은 구성이 필요하지 않습니다. 최소한의 튜닝으로 바로 사용할 수 있도록 설계되어, 빠르고 사용하기 쉬운 벡터 검색 도구를 원하는 개발자에게 훌륭한 선택입니다.
HNSWlib가 벡터 검색을 통합하는 방식
HNSWlib의 벡터 검색 기능은 그래프 기반 접근 방식을 중심으로 합니다. 이 라이브러리는 계층적 그래프를 구축하며, 쿼리는 이 그래프를 순회하고 노드 사이를 점프하면서 쿼리에 가까운 벡터를 찾는 방식으로 처리됩니다. 이 방법은 필요한 비교 횟수를 줄여 검색 프로세스를 가속화합니다. 그러나 그 대가로 HNSWlib는 근사 최근접 이웃 검색 도구이므로 항상 정확한 최근접 이웃을 반환하지는 않을 수 있지만, 최소한의 지연으로 결과를 제공합니다.
ScaNN이란? 개요
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)는 Google에서 개발한 벡터 검색 라이브러리입니다. 대규모 데이터셋을 높은 효율성과 속도로 처리하도록 설계되었습니다. 추천 엔진, 이미지 검색, NLP 작업과 같이 빠른 벡터 검색이 필요한 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다. ScaNN은 근사 최근접 이웃 검색(ANNS), 속도와 정확도의 균형에 최적화되어 있습니다.
ScaNN의 핵심 기능과 강점
ScaNN은 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하도록 구축되었으며, 수십억 개의 벡터를 포함하는 데이터셋도 처리할 수 있습니다. 이를 위해 파티셔닝, 양자화, 비대칭 해싱을 포함한 기법들의 조합을 사용합니다. 이러한 방법은 검색 공간을 줄이고 메모리 사용량과 검색 속도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 파티셔닝 및 양자화: ScaNN은 데이터셋을 더 작은 클러스터로 나누고 벡터를 압축하여 메모리 사용량을 줄이며, 너무 많은 정확도를 희생하지 않으면서 검색 속도를 높입니다.
- 사용자 지정 가능한 트레이드오프: ScaNN은 사용자가 검색 속도와 정확도 간의 균형을 제어할 수 있도록 하여, 다양한 사용 사례에 맞게 조정할 수 있을 만큼 유연합니다.
- TensorFlow 통합: ScaNN은 TensorFlow와 원활하게 통합되어, 임베딩이나 벡터 표현을 사용하는 머신 러닝 워크플로에 쉽게 포함할 수 있습니다.
ScaNN이 벡터 검색을 처리하는 방식
ScaNN은 근사 최근접 이웃 검색에 중점을 두고, 성능을 향상시키기 위해 파티셔닝 및 양자화와 같은 기법을 사용합니다. ScaNN은 데이터셋을 더 작은 파티션으로 나눔으로써 검색 공간을 좁혀 빠른 쿼리 처리를 가능하게 합니다. 또한 벡터 압축을 지원하여 메모리 사용량을 줄이므로, 대규모 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 애플리케이션에 좋은 선택입니다.
HNSWlib와 ScaNN의 주요 차이점
HNSWlib와 ScaNN은 모두 빠른 근사 최근접 이웃 검색을 위해 설계되었지만, 검색 방법론, 데이터 처리 접근 방식, 확장성, 유연성 등 여러 측면에서 차이가 있습니다. 이러한 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
검색 방법론
HNSWlib는 그래프 기반 검색 알고리즘을 기반으로 합니다. 각 노드가 하나의 벡터를 나타내는 그래프를 구축하고, 검색 알고리즘이 그래프를 탐색하여 최근접 이웃을 찾습니다. 계층적 그래프 구조를 통해 HNSWlib는 필요한 비교 횟수를 최소화하면서 근사 이웃을 빠르게 찾을 수 있습니다. 이 방법은 속도가 중요한 인메모리 검색에 특히 효과적입니다.
ScaNN은 반면에 파티셔닝과 양자화의 조합을 사용하여 검색 공간을 줄입니다. ScaNN은 데이터셋을 파티션으로 클러스터링하며, 검색은 가장 관련성이 높은 파티션 내에서 수행됩니다. 이를 통해 ScaNN은 정확도와 속도 사이의 좋은 균형을 유지하면서 매우 큰 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 벡터 압축에 대한 ScaNN의 초점은 확장성을 더욱 향상시킵니다.
데이터 처리
HNSWlib는 인메모리 데이터셋을 처리하도록 설계되어 있어, 검색을 위해 전체 데이터셋을 RAM에 로드해야 합니다. 이 접근 방식은 낮은 지연 시간의 검색을 보장하지만, 데이터셋이 메모리에 들어가기에는 너무 큰 경우 확장성을 제한합니다.
ScaNN은 데이터 처리 측면에서 더 유연합니다. 벡터 압축과 파티셔닝을 사용하여 메모리 사용량을 줄임으로써 더 큰 데이터셋을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 주로 메모리에서 작동하지만, 압축 기술 덕분에 메모리가 제약인 애플리케이션에 더 적합합니다.
확장성과 성능
확장성 측면에서는 ScaNN이 HNSWlib보다 우위에 있습니다. ScaNN의 파티셔닝 및 양자화 기술은 매우 큰 데이터셋에 대해 더 효과적으로 확장할 수 있게 해줍니다. 높은 검색 속도를 유지하면서 수십억 개의 벡터를 처리하도록 설계되어 있어, 데이터셋 크기가 중요한 고려 사항인 대규모 애플리케이션에 특히 적합합니다.
HNSWlib는 중간 규모 데이터셋에서는 잘 작동하지만, 인메모리 작업으로 인해 제한을 받습니다. 데이터셋이 커질수록 메모리 요구 사항이 증가하며, 이는 확장성의 제한 요인이 될 수 있습니다. 그러나 메모리에 충분히 들어가는 데이터셋의 경우, HNSWlib는 뛰어난 속도를 제공하여 실시간 검색 애플리케이션에 이상적입니다.
유연성과 사용자 지정
ScaNN은 특히 검색 속도와 정확도 사이의 균형을 맞추는 데 있어 더 많은 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 사용자는 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 속도 또는 정확도를 우선시하도록 시스템을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성은 ScaNN을 다양한 사용 사례에 더 잘 적응할 수 있게 만듭니다.
HNSWlib는 사용자 지정 가능성은 낮지만 사용하기 더 간단합니다. 최소한의 구성만으로도 즉시 효율적으로 작동하도록 설계되어 있습니다. 따라서 매개변수를 세밀하게 조정할 필요 없이 빠르고 사용하기 쉬운 솔루션을 원하는 개발자에게 훌륭한 선택입니다.
통합과 생태계
ScaNN은 TensorFlow와 긴밀하게 통합되어 있어, 이미 이 프레임워크에 의존하는 머신 러닝 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. TensorFlow와의 통합은 특히 임베딩과 관련된 작업에서 벡터 검색 프로세스를 머신 러닝 워크플로에 간소화합니다.
HNSWlib는 ScaNN만큼 머신 러닝 프레임워크와 깊이 통합되어 있지는 않지만, Python 기반 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 독립형 라이브러리입니다. 추천 엔진부터 NLP 애플리케이션에 이르기까지 다양한 산업에서 널리 사용되며, 간단한 API 덕분에 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
사용 편의성
HNSWlib는 단순성으로 잘 알려져 있습니다. 설정이 쉽고, 최소한의 구성만 필요하며, 기본 설정으로도 효율적으로 작동합니다. 따라서 벡터 검색을 위한 간단하고 빠른 솔루션이 필요한 개발자에게 훌륭한 선택입니다.
ScaNN도 사용자 친화적이지만, 특히 속도와 정확도 간의 절충점을 세밀하게 조정할 때는 약간 더 많은 설정이 필요합니다. 그러나 TensorFlow 생태계 내에서 작업하는 개발자에게는 ScaNN의 통합 용이성이 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
비용 고려 사항
비용 측면에서 HNSWlib는 CPU 기반 검색에 최적화되어 있고 작업을 전적으로 메모리에서 수행하므로 더 적은 하드웨어를 필요로 합니다. 그러나 전체 데이터셋을 보관할 충분한 메모리가 필요하다는 요구 사항은 데이터셋이 큰 경우 비용을 증가시킬 수 있습니다.
ScaNN은 더 큰 데이터셋을 효율적으로 처리하는 데 중점을 두기 때문에, 특히 메모리 측면에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다. 그러나 벡터를 압축하고 데이터셋을 파티셔닝하는 기능은 전체 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며, 대규모 애플리케이션의 인프라 비용을 잠재적으로 낮출 수 있습니다.
보안 기능
HNSWlib와 ScaNN 모두 암호화나 액세스 제어와 같은 내장 보안 기능을 제공하지 않습니다. 개발자는 데이터 암호화 및 사용자 인증과 같이 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 자체 보안 조치를 구현해야 합니다. 더 높은 보안 및 가용성 요구 사항이 있다면, ScaNN 및 HNSWlib보다 훨씬 더 고급의 엔터프라이즈급 기능을 갖춘 Milvus와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
HNSWlib를 선택해야 할 때
HNSWlib는 중간 규모 데이터셋을 위한 빠른 인메모리 검색 솔루션이 필요할 때 적합한 선택입니다. 그래프 기반 접근 방식은 낮은 지연 시간의 검색을 제공하므로, 검색 속도가 중요한 실시간 애플리케이션에 완벽합니다. HNSWlib는 설정도 더 간단하고 많은 사용자 지정이 필요하지 않아, 광범위한 미세 조정 없이 빠르고 효율적인 솔루션을 원하는 개발자에게 이상적입니다.
다음과 같은 경우 HNSWlib를 사용하세요:
- 메모리에 충분히 들어가는 중간 규모 데이터셋을 다루고 있는 경우.
- 최소한의 지연 시간으로 실시간 검색 기능이 필요한 경우.
- 최소한의 구성으로 간단한 설정을 선호하는 경우.
ScaNN을 선택해야 할 때
ScaNN은 대규모 데이터셋을 다루고 있으며 매우 효율적이고 확장 가능한 솔루션이 필요한 경우 더 적합합니다. 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있는 기능과 파티셔닝 및 양자화 기술의 결합은 속도와 메모리 효율성이 필수적인 애플리케이션에 이상적입니다. ScaNN은 TensorFlow를 사용하고 빠른 근사 최근접 이웃 검색이 필요한 머신 러닝 워크플로에 특히 잘 맞습니다.
다음과 같은 경우 ScaNN을 사용하세요:
- 대규모 데이터셋을 다루고 있는 경우.
- 애플리케이션에 TensorFlow와의 통합이 필요한 경우.
- 검색 속도와 정확도 사이의 균형이 필요한 경우.
벡터 검색 라이브러리와 목적 특화 벡터 데이터베이스 비교
HNSWlib 및 ScaNN과 같은 벡터 검색 라이브러리와 Milvus와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스는 모두 고차원 벡터 데이터에 대한 유사도 검색 문제를 해결하는 것을 목표로 하지만, 서로 다른 역할을 합니다.
벡터 검색 라이브러리는 효율적인 최근접 이웃 검색 작업에만 집중합니다. 이들은 쿼리 벡터와 유사한 벡터를 찾기 위한 가볍고 빠른 솔루션을 제공합니다. 이러한 라이브러리는 더 작은 단일 노드 환경이나 정적 또는 중간 규모 데이터셋을 가진 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 그러나 일반적으로 동적 데이터를 관리하거나, 영속성을 제공하거나, 분산 시스템 전반으로 확장하기 위한 기능은 부족합니다. 이러한 라이브러리를 사용하는 개발자는 일반적으로 데이터 관리, 업데이트 및 확장을 수동으로 처리해야 합니다.
반면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스는 대규모 벡터 데이터 관리를 위해 설계된 포괄적인 시스템입니다. 이러한 데이터베이스는 단순한 벡터 검색을 넘어, 영구 스토리지, 실시간 업데이트, 분산 아키텍처, 고급 쿼리 기능과 같은 기능을 제공합니다. 동적 데이터셋을 지원하며 데이터가 자주 업데이트되는 실시간 애플리케이션도 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한 벡터 데이터베이스는 종종 벡터 검색을 기존 필터링 및 메타데이터 쿼리와 결합하기 위한 통합 지원을 포함하므로, 확장성, 고가용성, 더 복잡한 검색 기능이 필요한 프로덕션 환경에 이상적입니다.
- Zilliz Cloud의 최신 신규 기능과 개선 사항을 확인해 보세요: Zilliz Cloud Update: Migration Services, Fivetran Connectors, Multi-replicas, and More
각 벡터 검색 솔루션을 선택해야 하는 경우
다음과 같은 경우 벡터 검색 라이브러리를 선택하세요:
- 소규모에서 중간 규모의 비교적 정적인 데이터셋이 있습니다.
- 인덱싱 및 검색 알고리즘을 완전히 제어하기를 원합니다.
- 기존 시스템에 검색을 임베딩하고 있으며 인프라를 관리할 수 있습니다.
다음과 같은 경우 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스를 선택하세요:
- 분산 시스템 전반에서 수십억 개의 벡터로 확장해야 합니다.
- 데이터셋이 자주 변경되어 실시간 업데이트가 필요합니다.
- 스토리지, 확장 및 쿼리 최적화를 대신 처리하는 관리형 솔루션을 선호합니다.
요약하면, 벡터 검색 라이브러리는 속도와 메모리 효율성이 우선순위이지만 운영 복잡성이 최소인 더 단순하고 소규모인 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 운영상의 이점을 제공하는 경우가 많습니다.
모든 벡터 검색 솔루션 평가 및 비교
좋습니다. 이제 다양한 벡터 검색 솔루션 간의 차이점을 알아보았습니다. 다음 질문은 다음과 같습니다. 검색 알고리즘이 정확한 결과를 반환하고 동시에 매우 빠르게 작동하도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 특히 대규모 환경에서 다양한 ANN 알고리즘의 효과를 어떻게 평가할 수 있을까요?
이러한 질문에 답하려면 벤치마킹 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 많이 있으며, 그중 가장 효율적인 두 가지는 ANN benchmarks와 VectorDBBench입니다.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks(근사 최근접 이웃 벤치마크)는 다양한 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘의 성능을 평가하고 비교하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트입니다. 고차원 벡터 검색과 같은 작업에서 다양한 알고리즘을 벤치마킹하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공하여, 개발자와 연구자가 다양한 데이터셋에서 검색 속도, 정확도, 메모리 사용량과 같은 지표를 측정할 수 있도록 합니다. ANN-Benchmarks를 사용하면 Faiss, Annoy, HNSWlib 및 기타 라이브러리에서 볼 수 있는 알고리즘의 속도와 정밀도 간의 트레이드오프를 평가할 수 있어, 특정 애플리케이션에 가장 적합한 알고리즘을 이해하는 데 유용한 도구가 됩니다.
ANN Benchmarks GitHub repository: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANN Benchmarks Website: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: 오픈 소스 벤치마킹 도구
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.
VectorDBBench GitHub repository: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
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The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
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The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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