MongoDB vs Vearch: GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라, 이러한 발전을 지원하는 데 있어 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 MongoDB와 Vearch에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 특정 요구사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
MongoDB와 Vearch를 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 중추적인 역할을 하며, 더 고급화된 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 Retrieval Augmented Generation(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 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물은 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 레벨 그래프를 생성하므로 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 수행할 수 있습니다. 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확도의 균형입니다. Atlas Vector Search는 또한 최대 10,000개 문서의 쿼리에 대해 성능보다 정확도를 우선시하는 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다.
Atlas Vector Search의 큰 장점 중 하나는 MongoDB의 유연한 문서 모델과의 통합입니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있어 더 맥락에 맞고 정확하게 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 의미론적 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 다른 많은 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하는 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex 같은 오픈소스 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 갖출 수 있어 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.
Vearch란 무엇인가요? 기본
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 일종의 강화된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 현대 AI 기술의 많은 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는다고 생각하면 됩니다), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로도 필터링할 수 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리이고 $500 미만인 것만” 같은 복잡한 검색을 할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다 - 수백만 개의 벡터로 이루어진 corpus에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 사용자의 필요에 따라 성장하도록 설계되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 데이터가 증가해도 Vearch는 확장 가능하고 안정적으로 유지됩니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch는 작업을 더 쉽게 만들어주는 몇 가지 유용한 기능을 제공합니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU와 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 어떤 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
벡터 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축할 때 떠오르는 두 가지 도구가 있습니다: MongoDB Atlas Vector Search와 Vearch입니다. 둘 다 강력하지만, 의사결정에 영향을 줄 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 이 도구들이 여러 핵심 영역에서 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.
검색 방법론
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 데이터의 인덱싱과 검색에 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 위해 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성합니다. 또한 더 작은 데이터셋을 위한 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다.
반면 Vearch는 인덱싱 방법에서 유연성을 제공합니다. IVFPQ와 HNSW 알고리즘을 모두 지원하므로 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있는 더 많은 옵션을 제공합니다.
데이터
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB 문서 모델과의 통합이 뛰어납니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있으므로 더 많은 컨텍스트와 정확도로 검색할 수 있습니다. 이는 벡터 유사도 검색과 문서 필터링을 결합해야 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
Vearch도 하이브리드 검색을 지원하므로 벡터로 검색하고 일반 데이터로 필터링할 수 있습니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 처리할 수 있어 복잡한 데이터 구조에 유용합니다.
확장성과 성능
MongoDB Atlas에는 Vector Search 워크로드를 위한 전용 Search Nodes가 있어 검색을 독립적으로 확장할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터셋에서 규모가 커질수록 더 나은 성능을 의미합니다.
Vearch는 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router, partition server)를 갖춘 클러스터 구성을 가지고 있습니다. 이 아키텍처를 통해 데이터가 증가함에 따라 Vearch를 확장할 수 있으며, 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
유연성과 커스터마이징
MongoDB Atlas Vector Search는 최대 4096차원까지 임베딩할 수 있는 모든 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 또한 벡터 유사도 검색을 문서 필터링 및 전문 검색과 결합하는 것도 지원합니다.
Vearch는 인덱싱 방법에서 유연성을 제공하고 CPU 및 GPU 버전을 모두 지원하므로 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다.
통합과 생태계
MongoDB Atlas Vector Search는 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합됩니다. OpenAI 및 VoyageAI의 임베딩 모델과 함께 작동하며 Large Language Models (LLMs)로 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex를 지원합니다.
Vearch는 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK를 제공하지만, 이 맥락에서는 다른 AI 도구나 프레임워크와의 통합에 대한 정보가 없습니다.
사용 편의성
MongoDB Atlas Vector Search는 많은 개발자가 이미 익숙한 MongoDB 생태계의 일부라는 이점이 있으므로, 이미 MongoDB를 사용하는 팀의 학습 곡선을 낮출 수 있습니다.
Vearch는 실시간 인덱싱과 Python SDK를 제공하여 개발과 테스트를 더 쉽게 만들지만, 분산 아키텍처에는 더 많은 설정 및 유지관리 지식이 필요합니다.
비용
MongoDB Atlas는 관리형 서비스이므로 운영을 단순화하지만 사용량에 따라 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
Vearch는 오픈 소스이므로 직접 비용을 줄일 수 있지만 인프라와 관리에 더 많은 투자가 필요합니다.
보안
MongoDB Atlas는 암호화, 인증 및 접근 제어를 포함한 MongoDB의 강력한 보안 기능을 갖추고 있을 가능성이 높습니다.
Vearch의 보안은 사용자에게 달려 있습니다.
MongoDB Atlas Vector Search를 사용해야 할 때
전통적인 쿼리와 벡터 검색이 모두 필요한 복잡한 문서 기반 데이터가 있을 때 MongoDB Atlas Vector Search를 사용하세요. 고급 제품 추천 시스템이나 콘텐츠 검색 플랫폼처럼 벡터 유사도 검색과 문서 필터링을 결합해야 하는 애플리케이션에 완벽합니다. 이미 데이터에 MongoDB를 사용하고 있으며 별도의 벡터 데이터베이스를 도입하지 않고 AI 기반 검색을 추가하고 싶다면 Atlas Vector Search는 원활한 통합을 제공합니다. 또한 다양한 제공업체의 임베딩 모델을 지원하고 LangChain 및 LlamaIndex와 잘 작동하므로 인기 있는 AI 서비스 및 도구와의 긴밀한 통합이 필요한 프로젝트에도 적합합니다.
Vearch를 사용해야 할 때
Vearch는 인덱싱 방법과 하드웨어 최적화에 대해 더 많은 제어가 필요할 때 좋습니다. 실시간 인덱싱이 필요하고 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 처리할 수 있는 프로젝트에 완벽합니다. 대량의 벡터 데이터를 처리하도록 확장해야 하는 애플리케이션을 구축하고 있다면, Vearch의 클러스터 기반 아키텍처가 적합할 수 있습니다. 또한 하드웨어 설정에 따라 CPU와 GPU 구현 중에서 선택할 수 있는 유연성을 원하는 개발자에게도 좋습니다. Vearch는 오픈 소스 솔루션을 선호하고 벡터 검색 인프라에 대해 더 많은 제어를 원하는 팀에게도 더 나은 선택일 수 있습니다.
요약
MongoDB Atlas Vector Search와 Vearch는 모두 훌륭한 벡터 검색 솔루션이지만 서로 다른 요구에 적합합니다. MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 검색을 문서 기반 데이터와 통합하는 데 좋으며 MongoDB 생태계 내의 관리형 서비스입니다. Vearch는 인덱싱 방법, 하드웨어 최적화 및 확장 가능한 아키텍처의 유연성에 좋습니다. 이 둘 중 선택은 사용 사례, 기존 인프라, 성능 요구 사항 및 팀 전문성을 기반으로 해야 합니다. 데이터 복잡성, 확장 요구 사항, 통합 요구 사항, 그리고 관리형 서비스를 원하는지 아니면 강력하게 사용자 지정할 수 있는 오픈 소스 솔루션을 원하는지 고려하세요.
MongoDB와 Vearch에 대한 개요를 얻으려면 이것을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례에 기반하여 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 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 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 비교하여 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 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 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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