OpenSearch vs Vearch: 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 Vearch에 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, 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는 데이터베이스를 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
OpenSearch와 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 핵심적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 영상 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 포함해 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 기존 데이터베이스.
OpenSearch는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 검색 및 분석 제품군이며, Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 정형, 반정형, 비정형 데이터에 이르는 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 높은 확장성과 효율적인 전문 검색(키워드 검색)을 가능하게 하여 대규모 데이터셋을 처리하는 데 이상적입니다. 최신 릴리스를 통해 OpenSearch는 추가 플러그인을 통한 벡터 검색을 포함하도록 검색 기능을 크게 확장했으며, 이는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. OpenSearch는 이제 전통적인 어휘 검색, k-최근접 이웃(k-NN), 시맨틱 검색, 멀티모달 검색, 신경망 희소 검색, 하이브리드 검색 모델을 포함한 다양한 머신러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상은 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 눈에 띄게 향상시킵니다.
최근 업데이트는 OpenSearch의 기능을 더욱 발전시켜 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, k-NN 검색에서의 바이트 벡터 인코딩과 같은 기능을 도입했습니다. 이러한 추가 기능은 머신러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능의 개선과 함께, 데이터를 충분히 활용하려는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로서 OpenSearch의 입지를 재확인합니다. 역동적이고 협력적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 발전하고 있으며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자에게 최고의 선택지로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
Vearch란 무엇인가? 개요
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 이는 강화된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 많은 최신 AI 기술을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 기능 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는 것을 생각해 보세요), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로도 필터링할 수 있습니다. 따라서 “이 제품과 유사한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리에서 $500 미만인 것만”과 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터로 구성된 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 필요에 따라 성장하도록 설계되었습니다. 함께 작업하는 컴퓨터 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산에 이르기까지 다양한 작업을 처리하는 여러 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 Vearch는 데이터가 증가함에 따라 확장되고 안정성을 유지할 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 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 방식(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.
OpenSearch와 Vearch 비교: GenAI를 위한 주요 차이점
검색 방법론
OpenSearch는 이제 전통적인 텍스트 기반 검색과 함께 고급 벡터 검색 기능을 통합하여 k-NN, 시맨틱, 하이브리드 검색 모델과 같은 다양한 머신러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상은 동적 임베딩 생성과 정교한 검색 쿼리를 검색 프레임워크에 직접 통합할 수 있게 함으로써 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.
Vearch는 AI 애플리케이션을 위한 빠르고 효율적인 유사도 검색에 특화되어 있으며, 하이브리드 검색에서 벡터 및 전통적인 데이터 필터링을 결합합니다. 이를 통해 여러 벡터 및 스칼라 필드 전반에서 검색하는 것과 같은 복잡한 쿼리 기능을 제공하며, 벡터 임베딩을 기반으로 유사한 항목을 빠르게 검색하도록 최적화되어 있습니다.
데이터 처리
OpenSearch는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함한 광범위한 데이터 유형을 관리합니다. 디스크 최적화 벡터 검색 및 이진 양자화와 같은 기능을 통해 대규모 데이터셋을 처리하는 데 매우 적합하며, 다양한 검색 및 분석 워크로드에 높은 적응성을 제공합니다.
Vearch는 벡터 데이터, 특히 머신러닝 모델에서 사용되는 임베딩 벡터에 최적화되어 있습니다. 문서당 여러 벡터 필드를 허용하고 실시간 데이터 인덱싱을 지원하는 등 복잡한 데이터 구조를 지원하여 데이터베이스가 최신 상태를 유지하고 최신 데이터를 반영하도록 보장합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch는 높은 확장성을 위해 설계되었으며, 분산 컴퓨팅을 통해 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리하고 검색 쿼리 성능과 머신러닝 작업 처리를 모두 개선하는 향상 기능을 제공합니다.
Vearch는 특정 기능을 처리하는 다양한 노드 유형—마스터, 라우터, 파티션 서버—을 갖춘 클러스터 기반 아키텍처를 사용하여 데이터 및 쿼리 요구가 증가함에 따라 효율적으로 확장할 수 있습니다. CPU 및 GPU 환경을 모두 지원하여 다양한 하드웨어 구성에 대한 적응성을 높입니다.
유연성 및 맞춤화
OpenSearch는 플러그인과 지속적으로 개발에 기여하는 지원 커뮤니티를 통해 광범위한 맞춤화를 제공합니다. 이를 통해 OpenSearch는 특정 애플리케이션 요구 사항과 통합 요구 사항에 맞게 조정될 수 있습니다.
Vearch는 여러 인덱싱 방법과 하드웨어 구성에 따라 검색 작업을 최적화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 개발 워크플로에 쉽게 통합할 수 있는 Python SDK를 제공하여 빠른 애플리케이션 개발에 친화적인 개발자 환경을 제공합니다.
통합 및 생태계
OpenSearch는 데이터 시각화, 로깅, 서버 측 데이터 수집을 위한 수많은 도구의 지원을 받는 광범위한 통합 생태계를 갖추고 있습니다. 지속적인 발전은 역동적이고 협력적인 커뮤니티의 지원을 받습니다.
Vearch는 현대적인 AI 개발 스택과 잘 통합되며, 정교한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 중요한 실시간 인덱싱 및 여러 벡터 필드 지원과 같은 기능을 제공합니다.
사용 편의성
OpenSearch는 광범위한 기능으로 인해 학습 곡선이 다소 가파를 수 있지만, 포괄적인 문서와 활발한 커뮤니티의 충분한 지원을 받습니다.
Vearch는 Python SDK와 AI 애플리케이션에 대한 초점을 통해 AI 분야에서 작업하는 개발자에게 사용자 친화적으로 맞춤화되어 있으며, AI 기반 검색 애플리케이션 개발을 단순화하는 도구와 기능을 제공합니다.
비용 고려 사항
OpenSearch는 오픈 소스 플랫폼으로서 비용 효율적일 수 있지만, 운영 비용은 배포 규모와 복잡성에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
Vearch는 리소스를 효율적으로 사용하도록 설계되어 있으며, 특히 CPU 및 GPU 환경 전반에서 온디맨드로 확장할 수 있는 기능을 활용할 때 대규모 배포에서 비용 절감을 제공할 가능성이 있습니다.
보안 기능
OpenSearch는 암호화, 역할 기반 접근 제어, 감사 추적을 포함한 강력한 보안 기능을 제공하여 데이터 무결성과 규정 준수를 보장합니다.
Vearch의 보안에 대한 세부 사항은 덜 명시되어 있지만, 분산 아키텍처 내에서 데이터를 보호하기 위한 표준 보안 관행을 포함할 가능성이 높습니다.
GenAI에 OpenSearch와 Vearch를 선택해야 하는 경우
GenAI에 OpenSearch를 선택해야 하는 경우:
- 포괄적인 검색 및 분석 요구사항: 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터 등 다양한 데이터 유형 전반에서 전체 텍스트 검색, 복잡한 쿼리, 분석을 처리할 수 있는 강력한 플랫폼이 필요합니다. OpenSearch는 검색을 통한 깊이 있는 인사이트와 데이터 상호작용이 중요한 환경에 이상적입니다.
- 실시간 데이터 시각화: 프로젝트에는 검색 기능과 직접 통합된 고급 데이터 시각화 기능이 필요합니다. OpenSearch Dashboards는 실시간으로 데이터를 모니터링, 분석, 시각화하는 데 탁월한 선택입니다.
- 고급 검색 기능을 갖춘 확장성: 벡터 검색 및 머신 러닝 강화 검색 방법을 포함한 고급 검색 기능을 제공하면서 효율적으로 확장되는 시스템이 필요합니다. 디스크 최적화 검색으로 대규모 데이터셋을 처리하는 OpenSearch의 능력과 역동적인 커뮤니티 지원은 성장하고 복잡해지는 데이터셋에 적합한 다재다능한 옵션이 되게 합니다.
- 다목적 애플리케이션: 애플리케이션이 벡터 데이터에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 여러 데이터 처리 및 검색 기능을 하나의 플랫폼에 통합할 수 있는 강력한 검색 엔진이 필요합니다.
GenAI에 Vearch를 선택해야 하는 경우:
- AI 기반 유사도 검색: 애플리케이션이 추천 시스템이나 이미지 검색 시스템처럼 빠르고 효율적인 유사도 검색을 중심으로 구체적으로 구성되어 있습니다. Vearch는 대량의 벡터 데이터를 처리하도록 최적화되어 있어, 유사도 검색에 크게 의존하는 애플리케이션에 특히 효과적입니다.
- 하이브리드 검색 요구사항: 벡터 유사도와 기존 데이터 필터를 결합한 복잡한 검색을 수행해야 합니다. Vearch는 벡터와 스칼라 필드를 동시에 기준으로 필터링할 수 있는 하이브리드 검색을 지원하므로, "이것과 유사하지만 특정 속성을 가진 항목 찾기"와 같은 섬세한 쿼리에 이상적입니다.
- AI 애플리케이션의 확장성: 벡터 데이터와 쿼리량이 증가함에 따라 동적으로 확장할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. Vearch의 클러스터 기반 구성과 CPU 및 GPU 환경 모두에 대한 지원은 대규모 벡터 데이터셋을 처리하는 데 매우 확장 가능하고 효율적이게 합니다.
- 빠른 AI 개발을 위한 개발자 친화성: 빠른 개발 주기를 중시하며 AI 개발 워크플로 내에서 쉽게 통합하고 사용할 수 있는 시스템이 필요합니다. Vearch의 Python SDK와 유연한 인덱싱 옵션은 AI 및 머신 러닝 분야에서 작업하는 개발자를 위해 특별히 설계되어 복잡한 데이터의 통합과 유지 관리를 단순화합니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 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.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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