LanceDB vs Vald: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
LanceDB와 Vald를 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(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.
LanceDB는 서버리스 벡터 데이터베이스이고 Vald는 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물은 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 손쉬운 통합, 확장성 및 비용 효율성을 제공합니다. 기존 백엔드에 임베디드로 실행하거나, 클라이언트 애플리케이션에서 직접 실행하거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 실행할 수 있어 많은 사용 사례에 다재다능합니다.
벡터 검색은 LanceDB의 핵심입니다. IVF_PQ 인덱스를 사용하여 전체 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 지원합니다. 이 인덱스는 데이터셋을 파티션으로 나누고 효율적인 벡터 압축을 위해 제품 양자화를 적용합니다. LanceDB는 또한 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 성능을 높이기 위해 전문 검색과 스칼라 인덱스도 제공합니다.
LanceDB는 벡터 유사도를 위해 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적을 포함한 다양한 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스는 의미론적 접근 방식과 키워드 기반 접근 방식을 결합한 하이브리드 검색과 메타데이터 필드에 대한 필터링을 허용합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
LanceDB의 주요 대상은 AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 개발하는 개발자와 엔지니어입니다. Rust 기반 코어와 여러 프로그래밍 언어 지원 덕분에 다양한 기술 사용자들이 접근할 수 있습니다. 사용 편의성, 확장성 및 성능에 중점을 둔 LanceDB는 대규모 벡터 데이터를 다루고 효율적인 유사도 검색 솔루션을 찾는 이들에게 훌륭한 도구입니다.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용해 유사한 벡터를 찾는다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 보통 인덱스를 구축할 때는 모든 작업을 멈춰야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색을 계속할 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 생겨도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 환경에 잘 맞춰 들어가는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 있어, 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 멋진 기술은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 이는 한 머신에 문제가 생겨도 검색이 계속 정상적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. Vald는 이러한 사본들을 자동으로 균형 있게 배치하므로, 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점은 Vald를 엄청난 양의 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 탄탄한 선택지로 만들어 줍니다.
주요 차이점
검색 기술 및 방법
LanceDB는 approximate nearest neighbor (ANN) 검색과 k-nearest neighbors (kNN) 검색에 IVF_PQ를 사용합니다. IVF_PQ는 데이터셋을 분할하고 벡터 압축을 위해 product quantization을 사용하는 방식으로 작동합니다.
Vald는 벡터 유사도 검색에 NGT를 사용합니다. 이를 통해 Vald는 대규모 벡터 데이터셋 전반을 빠르게 검색할 수 있습니다.
데이터 관리
LanceDB는 오픈 소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance를 기반으로 구축되었습니다. 전체 텍스트 검색과 스칼라 인덱스를 통해 여러 데이터 유형을 지원합니다. 이 시스템은 Euclidean distance, cosine similarity, dot product를 포함한 다양한 거리 메트릭을 지원합니다. 메타데이터 필드를 필터링하면서 semantic 검색과 keyword 기반 검색을 결합할 수 있습니다.
Vald는 대규모 벡터 데이터 관리에 초점을 맞추고 있으며, 수십억 개의 벡터를 처리하도록 설계되었습니다. 인덱싱 시스템은 분산된 머신 전반에서 작동하므로, 인덱스 업데이트 중에도 지속적으로 검색할 수 있습니다.
확장성
LanceDB는 다양한 방식으로 배포할 수 있습니다 - 백엔드에 임베드하거나, 클라이언트 애플리케이션에 직접 포함하거나, 원격 serverless 데이터베이스로 사용할 수 있습니다. 이 때문에 여러 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있습니다.
Vald는 분산형이며, 데이터가 여러 머신에 분산됩니다. 인덱스 복제 및 머신 간 자동 밸런싱과 같은 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 아키텍처는 대량의 데이터가 있어도 성능을 유지하는 데 도움이 됩니다.
통합 및 사용
LanceDB는 Rust 기반 코어 덕분에 여러 언어를 지원합니다. AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 개발하는 개발자와 엔지니어를 위한 것입니다.
Vald는 gRPC 및 클라우드 환경과 통합됩니다. 사용자 지정 가능한 데이터 입력 및 출력 프로세스를 갖추고 있습니다. 이 시스템은 머신 간 데이터 분산과 복제를 관리합니다.
시스템 안정성
제공된 정보에서 LanceDB는 백업을 언급하지 않지만, 비용 효율성과 통합의 용이성을 언급합니다.
Vald는 자동 인덱스 데이터 백업과 복제를 제공합니다. 한 머신이 실패하더라도, 시스템은 분산된 사본을 통해 계속 실행됩니다. 이러한 사본의 자동 밸런싱은 시스템을 안정적으로 유지합니다.
LanceDB를 선택해야 할 때
백엔드에 임베드하거나, 클라이언트 애플리케이션에 포함하거나, serverless 솔루션으로 사용하는 등 다양한 환경에서 실행할 수 있는 다재다능한 벡터 데이터베이스가 필요할 때 LanceDB가 더 나은 선택입니다. 컬럼형 데이터 형식, 여러 검색 유형(하이브리드 semantic 및 keyword 검색 포함)에 대한 지원, 다양한 거리 메트릭을 처리할 수 있는 능력은 벡터와 함께 다양한 유형의 데이터를 다뤄야 하는 AI 애플리케이션 및 추천 시스템에 특히 적합하게 만듭니다.
Vald를 선택해야 할 때
Vald는 높은 안정성 요구 사항이 있는 분산 환경에서 수십억 개의 벡터를 처리해야 할 때 최적의 선택으로 두드러집니다. 업데이트 중에도 지속적인 검색을 가능하게 하는 분산 인덱싱 시스템과 자동 백업 기능, 머신 간 인덱스 복제가 결합되어, 시스템 다운타임이 허용되지 않고 여러 머신에 걸쳐 수평 확장할 수 있는 능력이 필요한 대규모 프로덕션 환경에 특히 적합합니다.
결론
LanceDB와 Vald 중 선택은 구체적인 확장 요구 사항과 배포 선호도에 달려 있습니다. LanceDB는 배포 옵션의 다양성과 다양한 데이터 유형 및 검색 방법에 대한 강력한 지원을 제공하여 다양한 AI 애플리케이션에 이상적입니다. Vald는 분산 아키텍처와 복제 및 자동 백업을 통한 안정성에 중점을 두어, 수십억 개의 벡터를 효율적으로 처리하는 것이 중요한 대규모 프로덕션 환경에서 탁월합니다. 결정은 규모, 배포 유연성, 안정성 요구 사항에 관한 구체적인 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.
LanceDB와 Vald에 대한 개요를 얻으려면 이것을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 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 강력하지만 서로 다른 두 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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