MongoDB vs Neo4j: 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 대표적인 데이터베이스인 MongoDB와 Neo4j를 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?
MongoDB와 Neo4j를 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 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 기법입니다.
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.
MongoDB는 NoSQL 데이터베이스이고 Neo4j는 그래프 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색을 제공합니다. 이 게시물에서는 이들의 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 AI와 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 수준 그래프를 생성하여 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 수행할 수 있게 합니다. 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확도의 균형입니다. 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 검색과 기존 문서 필터링을 결합할 수 있습니다. 예를 들어 제품에 대한 시맨틱 검색을 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 필터링할 수 있습니다.
Atlas Vector Search는 또한 벡터 검색과 전문 검색을 결합하여 더 세분화된 결과를 제공하는 하이브리드 검색을 지원합니다. 이는 키워드 기반 검색에 초점을 맞춘 Atlas Search와는 다릅니다. 이 플랫폼은 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되므로 OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 많은 기타 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 Large Language Models(LLMs)를 사용하는 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex 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 요구 사항의 독립적인 확장을 확보할 수 있으므로 대규모에서도 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
MongoDB 생태계 내에서 이러한 기능을 제공함으로써 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.
Neo4J: 기본 사항
Neo4j의 벡터 검색을 통해 개발자는 그래프 전반에서 유사한 데이터를 검색하기 위한 벡터 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이러한 인덱스는 데이터의 의미를 포착하는 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 데이터의 수치적 표현인 벡터 임베딩을 포함하는 노드 속성과 함께 작동합니다. 이 시스템은 최대 4096차원의 벡터와 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
구현은 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색을 수행하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 벡터 인덱스를 쿼리할 때 가져오려는 이웃의 수를 지정하면 시스템은 유사도 점수 순으로 정렬된 일치 노드를 반환합니다. 이러한 점수는 0-1 범위이며 높을수록 더 유사합니다. HNSW 접근 방식은 유사한 벡터 간의 연결을 유지하고 시스템이 벡터 공간의 다른 부분으로 빠르게 이동할 수 있게 함으로써 잘 작동합니다.
벡터 인덱스 생성 및 사용은 쿼리 언어를 통해 수행됩니다. CREATE VECTOR INDEX 명령으로 인덱스를 생성하고 벡터 차원 및 유사도 함수와 같은 매개변수를 지정할 수 있습니다. 시스템은 구성된 차원의 벡터만 인덱싱되도록 검증합니다. 이러한 인덱스 쿼리는 인덱스 이름, 결과 수 및 쿼리 벡터를 입력으로 받는 db.index.vector.queryNodes 프로시저로 수행됩니다.
Neo4j의 벡터 인덱싱에는 벡터 표현을 압축하여 메모리 사용량을 줄이는 양자화와 같은 성능 최적화가 있습니다. 노드당 최대 연결 수(M) 및 삽입 중 추적되는 최근접 이웃 수(ef_construction)와 같은 매개변수로 인덱스 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 통해 정확도와 성능 사이의 균형을 맞출 수 있지만, 기본값은 대부분의 사용 사례에 잘 작동합니다. 이 시스템은 버전 5.18부터 관계 벡터 인덱스도 지원하므로 관계 속성에서 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그래프 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합함으로써 애플리케이션은 정확한 일치가 아니라 의미적 의미를 기반으로 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 플롯 임베딩 벡터를 사용해 유사한 영화를 찾는 동시에, 그래프 구조를 사용해 추천이 사용자가 선호하는 동일한 장르나 시대에서 나오도록 보장할 수 있습니다.
주요 차이점
아키텍처 및 검색 접근 방식
MongoDB Atlas Vector Search는 문서 기반 아키텍처에 벡터 검색이 내장되어 있어 다른 문서 데이터와 함께 벡터를 저장할 수 있습니다. Neo4j는 그래프 구조에 벡터 검색이 내장되어 있어 노드 및 관계 속성에서 벡터를 검색할 수 있습니다. 둘 다 근사 최근접 이웃 검색에 HNSW 알고리즘을 사용하며 최대 4096차원까지 지원합니다.
데이터 모델 및 쿼리 유연성
MongoDB의 접근 방식은 벡터 검색과 문서 기반 필터링을 결합해야 할 때 매우 좋습니다. 예를 들어 가격 범위나 재고 여부로 필터링하면서 유사한 제품을 검색할 수 있습니다. Neo4j의 강점은 관계를 순회하는 능력에 있습니다. 벡터 유사도를 사용해 관련 콘텐츠를 찾는 동시에 그래프 관계를 사용해 검색에 맥락과 제약 조건을 추가할 수 있습니다. 둘 다 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
통합 및 생태계
MongoDB Atlas Vector Search는 OpenAI 및 VoyageAI 같은 인기 AI 서비스와 LangChain 및 LlamaIndex 같은 프레임워크와의 통합이 내장되어 있습니다. 또한 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하는 하이브리드 검색도 지원합니다. Neo4j는 그래프 특화 통합에 더 초점을 맞추며 원하는 어떤 임베딩 모델이든 사용할 수 있게 해줍니다.
확장성 및 성능
MongoDB Atlas에는 벡터 검색 워크로드를 위한 전용 Search Nodes가 있어 검색을 독립적으로 확장할 수 있습니다. Neo4j에는 벡터 양자화 및 정확도와 속도의 균형을 조정할 수 있는 튜닝 가능한 매개변수 같은 성능 최적화가 있습니다. 둘 다 대규모 벡터 작업을 처리할 수 있지만, 순수 검색 워크로드에서는 MongoDB의 전용 인프라가 우위를 줄 수 있습니다.
MongoDB Atlas Vector Search를 사용해야 할 때
애플리케이션이 벡터 검색과 함께 대량의 문서 기반 데이터를 처리해야 할 때 MongoDB Atlas Vector Search를 사용하세요. 카테고리, 가격 또는 재고 여부로 필터링하면서 제품 유사도 검색이 필요한 전자상거래 플랫폼처럼, 기존 문서 쿼리와 시맨틱 검색을 결합해야 할 때 매우 좋습니다. OpenAI, VoyageAI, LangChain 및 LlamaIndex와의 내장 연결이 있으므로 AI 서비스와 LLM 통합을 많이 사용하는 경우 특히 좋습니다. Search Nodes 인프라는 검색 워크로드를 독립적으로 확장해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
Neo4j Vector Search를 사용해야 할 때
Neo4j의 벡터 검색은 데이터 포인트 간의 관계를 이해해야 할 때 매우 좋습니다. 콘텐츠 유사도와 항목, 사용자, 카테고리 간의 복잡한 관계를 모두 고려해야 하는 추천 엔진에 가장 적합한 선택입니다. 노드와 관계 모두에 벡터 검색을 적용할 수 있으므로 엔터티 간의 연결이 엔터티 자체만큼 중요한 지식 그래프, 사기 탐지 시스템 또는 소셜 네트워크 같은 애플리케이션에 좋습니다. Neo4j의 접근 방식은 그래프 알고리즘과 벡터 유사도 검색을 결합해야 할 때 특히 좋습니다.
결론
벡터 검색을 위해 MongoDB Atlas와 Neo4j 중 무엇을 선택할지는 데이터 모델과 애플리케이션 요구 사항에 따라 달라집니다. MongoDB Atlas는 강력한 문서 기반 필터링과 내장 AI 서비스 연결을 갖춘 더 통합된 솔루션이므로 시맨틱 검색과 유연한 문서 저장이 필요한 애플리케이션에 매우 좋습니다. Neo4j는 관계 기반 벡터 검색과 그래프 분석에서 고유한 강점을 가지고 있으므로 데이터의 관계가 애플리케이션 기능의 핵심일 때 더 나은 선택입니다. 둘 다 강력한 벡터 검색을 제공하지만 서로 다른 영역에서 뛰어나므로 결정을 내릴 때 데이터 구조, 확장 및 통합에 대한 구체적인 요구 사항을 고려하세요.
MongoDB와 Neo4J에 대한 개요를 파악하려면 이것을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 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 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 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 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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