LanceDB vs Rockset: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
LanceDB와 Rockset을 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 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 다음과 같은 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 전통적 데이터베이스.
LanceDB는 서버리스 벡터 데이터베이스이고 Rockset은 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
LanceDB: 개요 및 핵심 기술
LanceDB는 대규모 멀티모달 데이터에서 임베딩을 저장, 관리, 쿼리 및 검색하는 AI용 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 오픈소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance를 기반으로 구축된 LanceDB는 쉬운 통합, 확장성, 비용 효율성을 갖추고 있습니다. 기존 백엔드에 임베디드 형태로 실행되거나, 클라이언트 애플리케이션에서 직접 실행되거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 실행될 수 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 활용됩니다.
벡터 검색은 LanceDB의 핵심입니다. LanceDB는 IVF_PQ 인덱스를 사용하여 완전 탐색 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 지원합니다. 이 인덱스는 데이터셋을 파티션으로 나누고 효율적인 벡터 압축을 위해 곱 양자화를 적용합니다. LanceDB는 또한 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 성능을 높이기 위해 전체 텍스트 검색과 스칼라 인덱스도 제공합니다.
LanceDB는 벡터 유사도를 위해 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적을 포함한 다양한 거리 척도를 지원합니다. 이 데이터베이스는 의미 기반 접근 방식과 키워드 기반 접근 방식을 결합한 하이브리드 검색 및 메타데이터 필드 필터링을 허용합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
LanceDB의 주요 대상은 AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 작업하는 개발자와 엔지니어입니다. Rust 기반 코어와 여러 프로그래밍 언어 지원 덕분에 다양한 기술 사용자들이 접근할 수 있습니다. 사용 편의성, 확장성, 성능에 중점을 둔 LanceDB는 대규모 벡터 데이터를 다루고 효율적인 유사도 검색 솔루션을 찾는 이들에게 훌륭한 도구입니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱, 쿼리하는 것이어서 최신 순간의 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 벌크 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 변경 가능한 RocksDB를 기반으로 구축된 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있어 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있고 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로 다양한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심 기능에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방식을 지원하며, 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 즉, 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있습니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
LanceDB는 IVF_PQ 인덱스를 사용한 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 지원하는 벡터 유사도 검색을 제공합니다. 이 인덱스는 데이터를 분할하고 벡터 압축을 위해 곱 양자화를 적용합니다. LanceDB는 또한 의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합한 하이브리드 검색을 지원하므로 추천 시스템 및 개인화 검색과 같은 복잡한 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 Converged Indexing 프레임워크에 벡터 검색을 포함하며 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. 이는 ANN 및 kNN 검색을 지원하고 최상의 성능을 위해 둘 사이를 동적으로 최적화할 수 있게 합니다. Rockset의 유연성은 멀티모달 검색으로 확장되며, 다양한 데이터 유형에 걸친 쿼리를 가능하게 합니다.
데이터
LanceDB는 임베디드 스토리지와 스칼라 및 전체 텍스트 인덱싱을 갖춘 멀티모달 데이터에 강합니다. 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 처리하고 강력한 메타데이터 필터링을 제공합니다.
Rockset은 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC)를 포함한 실시간 데이터 수집 및 업데이트를 위해 설계되었습니다. 변경 가능한 RocksDB 기반은 임베딩과 메타데이터의 제자리 업데이트를 가능하게 하며, 동적이고 고속인 데이터에 적합합니다.
확장성 및 성능
LanceDB는 확장 가능하며 임베디드, 서버리스 및 기존 백엔드를 지원합니다. 즉, 로컬 개발부터 대규모 애플리케이션까지 적합합니다.
Rockset은 분산 아키텍처와 실시간 처리에서 독특합니다. 빅데이터를 위해 수평 확장되며 최신 순간의 결과가 필요한 고처리량 애플리케이션을 처리할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
LanceDB는 개발자 친화적인 API, 다중 언어 지원, 사용자 지정 가능한 검색 메트릭(예: 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적)을 제공합니다. 검색 동작과 필터링을 세밀하게 제어하려는 개발자를 위한 것입니다.
Rockset은 SQL 및 REST API와 알고리즘에 구애받지 않는 벡터 검색을 제공합니다. 비용 기반 옵티마이저가 최적의 쿼리 실행 경로를 자동으로 선택하므로 사용자가 직접 선택할 필요가 없습니다.
통합 및 생태계
LanceDB는 AI 및 ML 워크플로와 잘 통합되어 검색 엔진과 추천 시스템을 위한 임베딩 및 검색이 쉽습니다. 오픈 소스이므로 커뮤니티 기여와 확장성이 가능합니다.
Rockset은 Kafka, Kinesis, Snowflake를 포함한 주요 데이터 파이프라인과 통합됩니다. 스트리밍 데이터 수집과 실시간 분석을 지원하므로 낮은 지연 시간의 결과가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
사용 편의성
LanceDB는 간단하고, 문서가 명확하며, 설정하기 쉽습니다. 다재다능하여 임베디드 및 서버리스 등 다양한 환경에 배포할 수 있습니다.
Rockset은 고급 인덱싱 및 쿼리 최적화 기능으로 인해 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 문서와 SQL 기반 쿼리 인터페이스가 이를 완화하는 데 도움이 됩니다.
비용
LanceDB는 오픈 소스이므로 특히 자체 인프라를 관리하는 팀의 초기 비용을 줄일 수 있습니다. 임베디드 또는 서버리스로 실행하면 비용 효율성이 더 높아집니다.
Rockset은 관리형 서비스이므로 유지 관리를 단순화하지만, 대규모 데이터나 복잡한 쿼리에서는 비용이 많이 들 수 있습니다.
보안
둘 다 암호화 및 인증과 같은 기본 보안 기능을 제공합니다. Rockset은 역할 기반 액세스 제어(RBAC)와 같은 엔터프라이즈급 기능을 갖추고 있으며, 이는 규제 산업에서 컴플라이언스를 위해 필요할 수 있습니다.
LanceDB를 사용해야 하는 경우
LanceDB는 대규모 벡터 유사도 검색이 필요한 추천 시스템이나 검색 엔진 같은 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자와 엔지니어에게 적합합니다. kNN 및 ANN 검색과 하이브리드 검색 기능을 갖추고 있어 복잡한 검색 및 필터링 요구사항이 있는 애플리케이션에 완벽합니다. 멀티모달 데이터와 오픈 소스 특성 덕분에 임베딩 중심 워크플로에 비용 효율적이고 임베드하기 좋습니다. 또한 배포 유연성(임베디드, 서버리스 또는 기존 백엔드와 함께) 덕분에 로컬 개발에서 프로덕션급 시스템까지 확장할 수 있습니다.
Rockset을 사용해야 하는 경우
Rockset은 특히 고속 데이터 스트림이나 동적 데이터셋을 다룰 때 실시간 분석과 검색에 적합합니다. Converged Indexing(벡터, 컬럼형 및 전체 텍스트 인덱스)은 다양한 쿼리 패턴을 지원하므로 낮은 지연 시간의 인사이트나 벡터 검색과 구조화된 데이터 쿼리의 조합이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다. Kafka 및 Snowflake 같은 인기 데이터 파이프라인과의 강력한 통합은 실시간 운영 대시보드나 분석 워크로드에 매우 적합합니다. 엔터프라이즈급 보안과 확장성을 갖춘 관리형 서비스를 원하는 팀에게 Rockset은 좋은 선택입니다.
요약
LanceDB와 Rockset은 서로 다른 사용 사례를 위한 서로 다른 도구입니다. LanceDB는 가벼운 무게, 개발자 친화적인 설계, 유연한 배포 옵션을 바탕으로 임베딩 중심 AI 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 강력한 인덱싱과 관리형 서비스 모델을 통해 실시간 분석과 다양한 쿼리 패턴에 적합합니다. 궁극적으로 이는 사용 사례, 보유한 데이터의 종류, 성능 요구사항, 운영 설정에 따라 달라집니다. 애플리케이션의 요구사항을 평가하고 목표에 맞는 도구를 선택하세요.
LanceDB와 Rockset의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 결정을 내리는 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 자체 벡터 데이터베이스를 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 배포되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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