OpenSearch 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 OpenSearch와 Deep Lake에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미론적 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?
OpenSearch와 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 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며 더 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 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 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
OpenSearch와 Deep Lake 모두 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 데이터베이스입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 구조화, 반구조화, 비정형 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 관리하는 강력한 오픈 소스 검색 및 분석 제품군입니다. 2021년에 Elasticsearch와 Kibana에서 커뮤니티 주도로 포크되어 출시된 이 OpenSearch 제품군에는 OpenSearch 데이터 저장소 및 검색 엔진, 고급 데이터 시각화를 위한 OpenSearch Dashboards, 효율적인 서버 측 데이터 수집을 위한 Data Prepper가 포함됩니다.
Apache Lucene의 견고한 기반 위에 구축된 OpenSearch는 뛰어난 확장성과 효율성을 갖춘 전문 검색(키워드 검색)을 가능하게 하여 대규모 데이터셋을 처리하는 데 이상적입니다. 최신 릴리스와 함께 OpenSearch는 추가 플러그인을 통해 벡터 검색을 포함하도록 검색 기능을 크게 확장했으며, 이는 AI 기반 애플리케이션 구축에 필수적입니다. OpenSearch는 이제 기존 어휘 검색, k-최근접 이웃(k-NN), 시맨틱 검색, 멀티모달 검색, 신경망 희소 검색, 하이브리드 검색 모델을 포함한 다양한 머신 러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상된 기능은 신경망 모델을 검색 프레임워크에 직접 통합하여 데이터 수집 시점에 즉석 임베딩 생성 및 검색을 가능하게 합니다. 이러한 통합은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 검색 관련성과 효율성을 현저히 향상시킵니다.
최근 업데이트는 OpenSearch의 기능을 더욱 발전시켜 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, k-NN 검색의 바이트 벡터 인코딩과 같은 기능을 도입했습니다. 이러한 추가 기능은 머신 러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능 개선과 함께, 데이터를 최대한 활용하려는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로서 OpenSearch의 입지를 재확인합니다. 역동적이고 협력적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 진화하고 있으며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자들에게 최고의 선택지로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
Deep Lake란 무엇인가요? 개요
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 데이터 유형과 같이 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되는 벡터 및 멀티미디어 데이터의 저장, 관리, 쿼리를 처리하도록 설계된 특화된 데이터베이스 시스템입니다. Deep Lake는 데이터 레이크 및 벡터 저장소로 사용할 수 있습니다:
데이터 레이크로서의 Deep Lake: Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트, NIfTI와 같은 의료 영상 형식, 메타데이터와 같은 비정형 데이터를 딥 러닝 성능 향상을 위해 설계된 버전 관리 형식으로 효율적으로 저장하고 구성할 수 있게 해줍니다. 사용자가 데이터셋을 빠르게 쿼리하고 시각화할 수 있도록 하여 고품질 학습 세트 생성을 용이하게 합니다.
벡터 저장소로서의 Deep Lake: Deep Lake는 텍스트, JSON, 이미지, 오디오, 비디오 파일을 포함한 관련 메타데이터와 함께 벡터 임베딩을 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 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.
OpenSearch와 Deep Lake 비교: 주요 차이점
검색 방법론
OpenSearch는 Apache Lucene을 기반으로 기존 전문 검색과 고급 벡터 검색을 모두 제공하며, k-NN 및 시맨틱 검색과 같은 머신 러닝 방법을 통합하여 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 관련성을 향상시킵니다.
Deep Lake는 벡터 및 멀티미디어 데이터에 특화되어 있으며, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 미디어 콘텐츠에 맞춘 정교한 검색 기능에 중점을 두어 복잡한 미디어 검색 애플리케이션에 이상적입니다.
데이터 처리
OpenSearch는 다양한 데이터 유형을 관리하며, 디스크 최적화 벡터 검색 및 바이트 벡터 인코딩과 같은 최근 향상된 기능을 통해 대규모 데이터셋 처리의 효율성과 성능을 개선합니다.
Deep Lake는 데이터 레이크와 벡터 저장소의 역할을 모두 수행하며, 멀티미디어 및 벡터 데이터를 효율적으로 구성하고, 머신 러닝 모델 훈련부터 복잡한 벡터 쿼리에 이르기까지 광범위한 사용 사례를 지원합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch는 대규모 배포를 위한 높은 확장성을 제공하며, 증가하는 데이터 볼륨과 복잡한 요구 사항을 효과적으로 처리하도록 검색 쿼리 성능과 데이터 수집을 최적화합니다.
Deep Lake는 강력한 확장성 옵션을 제공하여 로컬 또는 클라우드에 데이터를 저장할 수 있게 하며, 대량의 멀티미디어 데이터를 다루는 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
OpenSearch는 역동적인 커뮤니티와 적응성을 향상시키는 다양한 플러그인의 지원을 받아 광범위한 데이터 모델링 및 쿼리 사용자 지정 기능을 제공합니다.
Deep Lake는 전문화된 AI 애플리케이션 개발을 위한 LangChain 및 LlamaIndex 같은 도구와의 원활한 통합을 포함하여, 데이터 저장 및 쿼리에서 상당한 사용자 지정 기능을 제공합니다.
통합 및 생태계
OpenSearch는 데이터 처리, 시각화 및 수집 도구 전반에 걸친 강력한 통합을 갖춘 폭넓은 생태계의 이점을 누리며, 활발한 커뮤니티에 의해 지속적으로 강화되고 있습니다.
Deep Lake는 AI 및 머신 러닝 도구와 잘 통합되며, 대규모 멀티미디어 데이터를 관리하고 활용하기 위한 전문적인 지원을 제공합니다.
사용 편의성
OpenSearch는 복잡한 기능에도 불구하고 관리 가능한 학습 곡선을 유지하며, 포괄적인 문서와 활발한 커뮤니티의 지원을 받습니다.
Deep Lake는 AI 및 멀티미디어 데이터를 다루는 사용자를 대상으로 하며, 특정 도구와 인터페이스를 통해 대규모 데이터의 관리와 검색을 단순화하는 것을 목표로 합니다.
비용 고려 사항
OpenSearch는 오픈 소스 배포에서는 비용 효율적이지만, 대규모 관리형 배포의 경우 상당한 운영 비용이 발생할 수 있습니다.
Deep Lake는 배포 전략에 기반한 유연한 비용 관리를 제공하며, 비용 효율성이 달라질 수 있는 로컬 또는 클라우드 기반 운영 옵션을 제공합니다.
보안 기능
OpenSearch는 암호화, 접근 제어 및 감사 로깅을 포함한 포괄적인 보안 기능을 제공하며, 엄격한 보안 요구 사항을 가진 기업에 적합합니다.
Deep Lake는 민감한 멀티미디어 및 벡터 데이터를 보호하기 위한 기본적인 보안 조치를 포함할 것으로 예상되며, 이는 AI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
이 형식은 각 데이터베이스의 고유한 특성과 기능을 강조하는 명확하고 간결한 비교를 제시하여, 특정 애플리케이션 요구 사항에 기반한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
두 데이터베이스를 선택해야 하는 경우
OpenSearch와 Deep Lake 중 선택하는 것은 주로 특정 애플리케이션 요구 사항, 특히 관리하는 데이터 유형과 필요한 기능에 따라 달라집니다.
OpenSearch를 선택해야 하는 경우:
- 고급 텍스트 검색이 필요한 경우: 애플리케이션이 전체 텍스트 검색, 퍼지 검색 및 실시간 검색 분석을 포함한 정교한 텍스트 검색 기능을 요구합니다. OpenSearch는 다양한 데이터 유형에 걸친 복잡한 쿼리 요구 사항과 검색이 통합된 환경에 적합합니다.
- 확장 가능한 분석 및 시각화: 검색을 처리할 뿐만 아니라 강력한 분석 및 시각화 도구를 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 실시간 데이터 분석을 수행하고 그 결과를 시각화해야 한다면 OpenSearch가 이상적이며, 포괄적인 데이터 인사이트를 위해 OpenSearch Dashboards를 활용할 수 있습니다.
- 머신 러닝 통합: 프로젝트가 검색 프레임워크에 직접 머신 러닝 모델을 통합함으로써 이점을 얻는 경우, 특히 즉석 임베딩 생성과 시맨틱 검색 같은 정교한 검색 모델을 필요로 하는 AI 기반 애플리케이션을 다루고 있다면 적합합니다.
Deep Lake를 선택해야 하는 경우:
- 미디어 리치 애플리케이션: 애플리케이션이 이미지, 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠에 크게 의존합니다. Deep Lake는 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장, 관리, 검색에 맞춰 설계되어, 광범위한 미디어 처리가 포함된 사용 사례에 완벽합니다.
- 벡터 검색 요구 사항: 벡터 임베딩과 관련 메타데이터를 저장하고 검색하기 위한 강력한 지원이 필요합니다. Deep Lake는 벡터 데이터 처리에 뛰어나며, 추천 시스템이나 콘텐츠 탐색 플랫폼과 같은 애플리케이션에 중요한 특화된 검색 기능을 제공합니다.
- AI 도구와의 통합: 개발에 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 원활한 통합이 필요한 Retrieval Augmented Generation (RAG) 또는 유사한 AI 애플리케이션이 포함됩니다. Deep Lake는 이러한 통합을 촉진하도록 설계되어, AI 기반 솔루션의 생성 및 배포를 최적화합니다.
전문 벡터 데이터베이스는 언제 선택해야 할까요?
OpenSearch와 Deep Lake는 벡터 검색 기능을 제공하지만, 대규모 고성능 벡터 검색 작업에 최적화되어 있지는 않습니다. 애플리케이션이 이미지 인식, 전자상거래 추천, NLP 작업 등에서 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터에 대해 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 전문 벡터 데이터베이스가 더 적합합니다. 이러한 데이터베이스는 고급 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 알고리즘(예: HNSW, IVF )을 사용하여 벡터 데이터를 대규모로 처리하도록 구축되었으며, 하이브리드 검색(하이브리드 희소 및 밀집 검색, 멀티모달 검색, 메타데이터 필터링을 사용한 벡터 검색, 하이브리드 밀집 및 전문 검색 포함), 실시간 수집, 동적 환경에서의 고성능을 위한 분산 확장성과 같은 고급 기능을 제공합니다.
반면, OpenSearch와 Deep Lake와 같은 범용 시스템은 벡터 검색이 주된 초점이 아니며, 더 작은 벡터 데이터셋이나 중간 수준의 성능 요구 사항을 가진 구조화 또는 반구조화 데이터를 처리할 때 적합합니다. 이미 이러한 시스템을 사용하고 있고 새로운 인프라 도입에 따른 오버헤드를 피하고 싶다면, 벡터 검색 플러그인이 기능을 확장하고 더 단순하고 낮은 규모의 벡터 검색 작업에 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 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.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 vector database의 성능을 빠르게 살펴보세요.
vector database 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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