MongoDB vs Deep Lake: GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라 이러한 발전을 지원하는 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 MongoDB와 Deep Lake에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 시맨틱 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
MongoDB vs Deep Lake를 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 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 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 지향 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.
MongoDB는 JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스이고 Deep Lake는 벡터 임베딩에 최적화된 데이터 레이크입니다. 이 게시물에서는 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
MongoDB: 기본 사항
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB Atlas에 저장된 데이터에 대해 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다. 문서 데이터와 함께 고차원 벡터 임베딩을 인덱싱하고 쿼리할 수 있으며, 데이터베이스 내에서 바로 AI 및 머신 러닝을 수행할 수 있습니다.
핵심적으로, Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이는 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성하여 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 수행할 수 있게 합니다. 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확성의 균형을 제공합니다. Atlas Vector Search는 또한 최대 10,000개 문서의 쿼리에 대해 성능보다 정확성을 우선시하는 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다.
Atlas Vector Search의 큰 장점 중 하나는 MongoDB의 유연한 문서 모델과 통합된다는 점입니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있으므로 더 맥락적이고 정밀하게 검색할 수 있습니다. 최대 4096차원까지 임베딩할 수 있는 모든 종류의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Atlas Vector Search를 사용하면 벡터 유사도 검색을 기존 문서 필터링과 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 제품에 대한 시맨틱 검색은 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 필터링할 수 있습니다.
Atlas Vector Search는 또한 하이브리드 검색을 지원하여, 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합해 더 세분화된 결과를 제공합니다. 이는 키워드 기반 검색에 중점을 둔 Atlas Search와는 다릅니다. 이 플랫폼은 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되므로 OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 많은 다른 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 오픈 소스 프레임워크도 지원합니다.
확장성과 성능을 보장하기 위해 MongoDB Atlas는 Atlas Search 및 Vector Search 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공하는 Search Nodes를 제공합니다. 이를 통해 최적화된 컴퓨팅 리소스와 검색 요구사항의 독립적인 확장을 확보할 수 있으므로 대규모 환경에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
MongoDB 생태계 내에 이러한 기능을 갖춤으로써, Atlas Vector Search는 AI 기반 애플리케이션, 추천 시스템 또는 고급 검색 기능을 구축하는 개발자를 위한 완전한 솔루션입니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없으며, MongoDB의 확장성과 풍부한 기능을 벡터 검색과 함께 사용할 수 있습니다.
Deep Lake란 무엇인가요? 개요
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 유형과 같은 벡터 및 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해 구축된 특화 데이터베이스로, AI 및 머신러닝에서 널리 사용됩니다. 이는 데이터 레이크와 벡터 저장소의 역할을 모두 수행합니다:
- 데이터 레이크로서: Deep Lake는 비정형 데이터(이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 및 의료 영상용 NIfTI와 같은 형식)를 버전 관리 형식으로 저장하고 구성하는 것을 지원합니다. 이러한 구성은 딥러닝 작업에서 성능을 향상시킵니다. 데이터셋의 빠른 쿼리와 시각화를 가능하게 하여 AI 모델을 위한 고품질 학습 세트를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
- 벡터 저장소로서: Deep Lake는 벡터 임베딩 및 관련 메타데이터(예: 텍스트, JSON, 이미지)를 저장하고 검색하도록 설계되었습니다. 데이터는 로컬, 사용자의 클라우드 환경 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와 원활하게 통합되어 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션 개발을 단순화합니다.
Deep Lake는 Hnswlib 패키지를 기반으로 추가 최적화가 적용된 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 인덱스를 사용하여 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 수행합니다. 이를 통해 3,500만 개 이상의 임베딩을 1초 미만에 쿼리할 수 있습니다. 고유한 기능으로는 더 빠른 인덱스 생성을 위한 멀티스레딩과 RAM 사용량을 줄이기 위한 메모리 효율적인 관리가 포함됩니다.
기본적으로 Deep Lake는 최대 100,000행의 데이터셋에 대해 선형 임베딩 검색을 사용합니다. 더 큰 데이터셋의 경우 정확도와 성능의 균형을 맞추기 위해 ANN으로 전환합니다. API를 통해 사용자는 필요에 따라 이 임계값을 조정할 수 있습니다.
Deep Lake의 인덱스는 결합된 속성 및 벡터 검색(현재 선형 검색에 의존)에는 사용되지 않지만, 향후 업데이트에서 이 제한을 해결하여 기능을 더욱 개선할 예정입니다.
벡터 저장소로서의 Deep Lake: Deep Lake는 텍스트, JSON, 이미지, 오디오, 비디오 파일을 포함한 벡터 임베딩과 관련 메타데이터를 저장하고 검색하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 데이터를 로컬, 선호하는 클라우드 환경, 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. Deep Lake는 또한 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 원활한 통합을 제공하여 개발자가 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.
주요 차이점
벡터 검색 도구로 MongoDB와 Deep Lake 중 선택할 때는 차이점을 이해해야 합니다. 둘 다 벡터 데이터베이스 세계에서 다양한 사용 사례를 위한 고유한 기능을 갖추고 있습니다. 결정을 내리는 데 도움이 되도록 여러 핵심 영역에서 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. Approximate Nearest Neighbor (ANN)와 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색을 모두 지원합니다. 속도와 정확성의 균형을 제공합니다.
Deep Lake는 ANN 검색에 HNSW를 사용하며, 멀티스레딩과 메모리 최적화를 제공합니다. 더 작은 데이터셋(최대 100,000행)에는 선형 임베딩 검색을 사용하고, 더 큰 데이터셋에는 ANN으로 전환하며, 이 임계값을 조정할 수 있는 옵션도 제공합니다.
데이터
MongoDB는 벡터 임베딩과 함께 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하는 데 뛰어납니다. 유연한 문서 모델을 통해 다양한 유형의 데이터를 함께 저장할 수 있으므로, 더 맥락적이고 정밀하게 검색할 수 있습니다.
Deep Lake는 벡터 임베딩과 함께 이미지, 오디오, 비디오 같은 비정형 데이터를 위해 설계되었습니다. 데이터 레이크이자 벡터 저장소이므로 멀티미디어 중심의 AI 및 머신러닝 워크로드에 완벽합니다.
확장성 및 성능
MongoDB Atlas는 최적화된 컴퓨팅 리소스와 검색 워크로드의 독립적 확장을 위한 전용 Search Nodes를 제공합니다. 이는 대규모에서도 성능을 보장한다는 의미입니다.
Deep Lake는 3,500만 개 이상의 임베딩을 1초 미만에 쿼리할 수 있다고 주장합니다. 하지만 결합된 속성 및 벡터 검색에는 선형 검색을 사용하므로 모든 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
MongoDB는 벡터 유사도 검색을 문서 필터링 및 전체 텍스트 검색과 결합할 수 있습니다.
Deep Lake는 데이터셋에 대한 버전 관리를 제공하고 검색 임계값을 사용자 지정할 수 있습니다. 하지만 속성 검색과 벡터 검색을 MongoDB만큼 많이 결합하지는 못할 수 있습니다.
통합 및 생태계
두 시스템 모두 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합됩니다. MongoDB는 OpenAI 및 VoyageAI의 임베딩 모델과 함께 작동하며 LangChain 및 LlamaIndex를 지원합니다.
사용 편의성
MongoDB는 확립된 생태계와 많은 문서를 갖추고 있으며 개발자들에게 익숙합니다. 이미 MongoDB를 사용하고 있다면 벡터 검색을 추가하는 것은 당연한 선택일 수 있습니다.
Deep Lake의 사용 편의성은 사용 사례에 따라 달라지며, 특히 AI 애플리케이션에서 멀티미디어 데이터를 다루는 경우 그렇습니다.
비용
MongoDB Atlas는 사용량과 기능에 따라 다양한 가격 책정 계층을 제공하는 관리형 서비스입니다. 규모가 커질수록 비용은 증가하지만 완전 관리형 솔루션을 사용할 수 있습니다.
Deep Lake는 로컬 스토리지, 클라우드 스토리지 또는 관리형 서비스 옵션을 제공합니다. 비용 비교는 사용량과 스토리지 요구 사항에 따라 달라집니다.
보안 기능
MongoDB Atlas는 성숙한 데이터베이스 보안 모델 위에 구축된 암호화, 인증, 액세스 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 제공합니다.
각각을 사용할 때
MongoDB Atlas Vector Search는 구조화 또는 반구조화 데이터가 있고 벡터 검색 기능이 필요할 때 더 나은 선택입니다. 고급 제품 추천이나 콘텐츠 탐색 플랫폼처럼 기존 문서 필터링과 벡터 유사도 검색을 결합해야 하는 프로젝트에 완벽합니다. 이미 MongoDB를 기본 데이터 스토리지로 사용하고 있고 새로운 시스템을 도입하지 않고 벡터 검색을 추가하고 싶을 때 MongoDB는 훌륭합니다. 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합한 하이브리드 검색을 수행할 수 있는 기능 덕분에 미묘하고 컨텍스트를 인식하는 검색 결과가 필요한 애플리케이션에 매우 유용합니다.
Deep Lake는 프로젝트에 이미지, 오디오, 비디오와 같은 비정형 멀티미디어 데이터가 많이 포함되어 있으며, 특히 AI 및 머신 러닝 시나리오에서 더 나은 선택입니다. 컴퓨터 비전 작업, 오디오 처리 또는 벡터 검색 기능과 함께 대규모 데이터셋의 버전 관리가 필요한 모든 애플리케이션에 완벽합니다. Deep Lake는 데이터 레이크이자 벡터 스토어가 될 수 있을 때 강력하므로, 대량의 멀티미디어 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리해야 하는 복잡한 AI 모델을 구축하는 연구팀이나 기업에 적합합니다.
결론
MongoDB Atlas Vector Search는 기존 MongoDB 인프라에 벡터 검색을 추가하기 위한 탄탄한 선택이며, 확장성, 유연한 쿼리, 구조화 데이터와의 원활한 통합을 제공합니다. Deep Lake는 비정형 멀티미디어 데이터에 적합하며, AI 및 머신 러닝 워크플로를 위한 특화된 기능을 갖추고 있습니다. 이 둘 사이의 선택은 데이터 유형, 기존 인프라, 필요한 검색 유형에 따라 결정해야 합니다. 특히 이미 MongoDB 생태계에 있다면 기존 검색과 벡터 검색을 결합하는 범용 솔루션이 필요할 때 MongoDB를 선택하세요. AI 중심 애플리케이션에서 대량의 멀티미디어 데이터를 관리하고 검색한다면 Deep Lake를 선택하세요. 궁극적으로는 기술의 강점을 프로젝트의 구체적인 요구 사항과 성능 요구 사항에 맞추는 것이 핵심입니다.
MongoDB와 Deep Lake에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 분산 데이터베이스 시스템의 벡터 검색 접근 방식 중 하나를 결정하는 데에는 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 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 사용하면 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 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
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