pgvector vs Rockset: 요구 사항에 맞는 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 및 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. pgvector와 Rockset은 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트에 대한 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
pgvector와 Rockset을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시중에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 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.
pgvector는 애드온으로서 벡터 검색 기능을 갖춘 전통적인 데이터베이스입니다. 반면 Rockset은 벡터 검색 기능이 추가된 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산 지원을 추가하는 PostgreSQL용 확장입니다. 사용자가 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있게 하며, 별도의 벡터 데이터베이스 없이 벡터 유사도 검색 기능을 제공합니다.
pgvector의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 정확 및 근사 최근접 이웃 검색 지원
- PostgreSQL의 인덱싱 메커니즘과의 통합
- 덧셈 및 뺄셈과 같은 벡터 연산 수행 기능
- 다양한 거리 메트릭 (유클리드, 코사인, 내적) 지원
pgvector는 기본적으로 정확 최근접 이웃 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 보장하지만 대규모 데이터셋에서는 더 느릴 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 pgvector는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 인덱스를 생성하는 옵션을 제공합니다. 이 접근 방식은 정확도를 일부 희생하는 대신 속도를 크게 향상시키며, 많은 실제 애플리케이션에서 종종 가치 있는 절충안입니다.
근사 인덱스를 추가하면 쿼리 결과가 달라질 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이는 반환되는 실제 결과에 영향을 주지 않는 일반적인 데이터베이스 인덱스와는 다릅니다. pgvector가 지원하는 두 가지 유형의 근사 인덱스는 다음과 같습니다.
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): pgvector 버전 0.5.0에서 도입된 HNSW는 높은 성능과 결과 품질로 잘 알려져 있습니다. 검색 중 빠른 탐색을 가능하게 하는 다층 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat (Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중에는 먼저 가장 관련성이 높은 클러스터를 식별한 다음 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이는 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 어떤 것을 선택할지는 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 허용 가능한 정확도 트레이드오프와 같은 요소를 고려한 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있는 반면, IVFFlat은 메모리 효율성이 더 높을 수 있지만 경우에 따라 약간 더 느리거나 덜 정확할 수 있습니다.
프로젝트에서 pgvector를 구현할 때는 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾기 위해 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보세요. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
pgvector를 사용해 시작하는 방법을 배우고 싶으신가요? 이 튜토리얼을 확인해 보세요!
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 모두 처리하도록 설계된 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 핵심 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱, 쿼리할 수 있는 능력에 있으며, 이를 통해 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1-2초 이내에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 주요 기능 중 하나는 mutable RocksDB 기반으로 구축된 Converged Indexing 기술입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터의 제자리 업데이트가 가능해져, 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서 크기를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터 차원을 지원하므로, 광범위한 벡터 임베딩 애플리케이션에 적합합니다.
Rockset은 벡터 검색 기능을 핵심 기능의 일부로 통합합니다. 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하여 K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방법을 모두 지원합니다. Rockset의 접근 방식은 알고리즘에 구애받지 않으므로 검색 구현에서 유연성을 제공합니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 효율성을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색 측면에서 Rockset을 차별화하는 것은 검색, ANN, 컬럼형, 행 인덱스를 단일 구조로 결합한 Converged Index입니다. 이를 통해 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 효율적으로 처리할 수 있습니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원하며, 옵티마이저가 가장 효율적인 쿼리 실행 경로를 결정합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색을 수행하여 멀티모달 모델을 지원할 수 있으며, 쿼리 인터페이스 유연성을 위해 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
pgvector vs Rockset: 벡터 검색 비교
검색 방법론
pgvector는 정확 및 근사 최근접 이웃 검색을 모두 지원합니다. 근사 검색을 위해 HNSW 및 IVFFlat 인덱스를 제공하며, Euclidean, cosine, inner product와 같은 거리 메트릭을 사용합니다.
Rockset은 K-Nearest Neighbors (KNN)와 Approximate Nearest Neighbors (ANN)를 지원합니다. 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하며, 유연성을 위해 알고리즘에 구애받지 않는 접근 방식을 취합니다. Rockset의 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 방법 중에서 선택합니다.
데이터 처리
pgvector는 PostgreSQL 내의 벡터 임베딩에 중점을 두며 PostgreSQL 테이블의 구조화된 데이터와 함께 작동합니다.
Rockset은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리합니다. 최대 200,000차원의 벡터 임베딩을 지원하며 CDC 피드를 포함한 스트리밍 및 대량 데이터를 처리할 수 있습니다.
확장성과 성능
pgvector는 성능을 위해 PostgreSQL의 인덱싱을 활용합니다. 정확 검색은 대규모 데이터셋에서 더 느릴 수 있지만, 근사 인덱스는 일부 정확도를 희생하는 대신 속도를 향상시킵니다.
Rockset은 실시간 검색 및 분석을 위해 설계되었습니다. Converged Indexing을 통해 빠른 제자리 업데이트가 가능하며, 고속 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다. Rockset은 확장성을 위해 분산 아키텍처를 사용합니다.
유연성과 사용자 지정
pgvector는 기존 PostgreSQL 데이터베이스와 통합되며, 덧셈과 뺄셈 같은 벡터 연산을 허용하고, 사용자 지정 가능한 인덱스 매개변수를 제공합니다.
Rockset은 벡터와 메타데이터 필터링을 결합한 하이브리드 검색을 지원합니다. 쿼리를 위해 SQL 및 REST API를 제공하며 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색을 수행할 수 있습니다.
통합과 생태계
pgvector는 PostgreSQL 생태계와 원활하게 통합되며 기존 PostgreSQL 기반 애플리케이션과 함께 사용할 수 있습니다.
Rockset은 수집을 위한 다양한 데이터 소스를 지원하며 스트리밍 플랫폼 및 데이터 웨어하우스와 통합됩니다.
사용 편의성
pgvector는 이미 PostgreSQL을 사용하는 사람들에게 익숙하지만 PostgreSQL 관리에 대한 이해가 필요합니다.
Rockset은 관리형 서비스 옵션을 제공하지만 플랫폼을 처음 접하는 사람들에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
비용 고려 사항
pgvector는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있고, 비용은 PostgreSQL 실행 및 확장과 관련됩니다.
Rockset은 관리형 서비스와 관련된 비용이 있을 가능성이 있지만, 제공된 정보에는 구체적인 가격 세부 정보가 없습니다.
보안 기능
pgvector는 PostgreSQL의 보안 기능을 상속받습니다.
pgvector를 선택해야 하는 경우
기존에 PostgreSQL을 사용하고 있으며 벡터 검색 기능을 추가해야 하는 프로젝트에는 pgvector를 선택하세요. 특히 전통적인 SQL 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합할 때 적합합니다. 단일 데이터베이스 인스턴스 내에서 중간 규모의 벡터 검색을 수행하고, 완전한 제어권을 가진 오픈 소스 자체 호스팅 솔루션을 선호하는 경우에 적합합니다.
Rockset을 선택해야 하는 경우
실시간 분석 및 검색 시나리오, 특히 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터가 혼합된 경우 Rockset을 선택하세요. 벡터 임베딩을 포함한 고속 데이터 스트림의 빠른 수집 및 쿼리에 적합합니다. Rockset은 여러 데이터 형식과 소스를 처리해야 하는 대규모 분산 데이터 환경과 자동으로 확장되는 관리형 서비스를 선호하는 경우에 이상적입니다.
결론
pgvector와 Rockset은 모두 벡터 검색을 수행하지만 서로 다른 사용 사례를 위한 것입니다. pgvector는 기존 PostgreSQL 애플리케이션에 벡터 검색을 추가하기 위해 PostgreSQL과 통합됩니다. Rockset은 여러 데이터 유형에 걸친 실시간 분석을 위한 것입니다. 선택은 사용 사례, 기존 기술 스택, 데이터 규모, 실시간 요구 사항 및 검색 복잡성에 따라 달라집니다. 중간 정도의 벡터 검색 요구 사항이 있는 PostgreSQL 기반 프로젝트에는 pgvector를 선택하고, 실시간 분석과 확장성이 필요한 다양하고 고속의 데이터 환경에는 Rockset을 선택하세요.
이 글은 pgvector와 Rockset에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 정보에 기반해 결정하는 데 필수적입니다.
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 사용자는 자신의 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 의존하기보다 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자신의 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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