pgvector vs Vearch: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. pgvector와 Vearch는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
pgvector와 Vearch를 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 속성 등 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며 더 고급의 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 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
pgvector는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 전통적인 데이터베이스입니다. Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산 지원을 추가하는 PostgreSQL용 확장입니다. 사용자가 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 벡터 임베딩을 직접 저장하고 쿼리할 수 있게 하여, 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 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, 이는 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. pgvector에서 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 다중 계층 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat (Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중에는 먼저 가장 관련성 높은 클러스터를 식별한 다음 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 어떤 것을 선택할지는 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 허용 가능한 정확도 절충과 같은 요소를 고려한 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있으며, IVFFlat은 메모리 효율성이 더 높을 수 있지만 경우에 따라 약간 느리거나 정확도가 낮을 수 있습니다.
프로젝트에 pgvector를 구현할 때는 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보고 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾으십시오. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
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Vearch란 무엇인가요? 개요와 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 일반 데이터베이스를 강화한 것과 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 최신 AI 기술의 많은 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색(비슷한 이미지나 텍스트를 찾는 것이라고 생각하면 됩니다)할 수 있고, 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로도 필터링할 수 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리에 속하고 $500 미만인 것만”과 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터로 이루어진 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 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 별다른 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch에는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 유용한 기능이 있습니다. 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 CPU 및 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
검색 성능 및 방법
pgvector는 HNSW 및 IVFFlat 인덱스를 통해 정확 및 근사 최근접 이웃 검색을 모두 제공합니다. 정확 검색은 정확도를 보장하지만 더 느리게 실행됩니다. 대규모 데이터셋의 경우 근사 인덱스는 일부 정확도를 속도와 맞바꿉니다.
Vearch는 벡터 유사도와 기존 필터링을 결합한 하이브리드 검색 기능에 중점을 둡니다. IVFPQ 및 HNSW 인덱싱 방법을 지원하며, CPU 및 GPU 구현을 모두 사용할 수 있습니다.
아키텍처 및 확장성
pgvector는 PostgreSQL 확장으로 실행되므로, 이미 PostgreSQL을 사용하고 있고 벡터 검색을 동일한 데이터베이스에 유지하고 싶다면 이상적입니다. 이는 스택을 단순화하지만 확장성을 PostgreSQL의 역량에 묶이게 합니다.
Vearch는 수평 확장을 위해 설계된 특수 노드(master, router, partition server)를 갖춘 분산 아키텍처를 사용합니다. 이는 벡터 검색 기능의 독립적인 확장이 필요한 애플리케이션에 더 적합하게 만듭니다.
통합 및 설정
pgvector는 PostgreSQL과 원활하게 통합되어 익숙한 SQL 쿼리를 사용하고 기존 PostgreSQL 기능을 활용할 수 있게 해줍니다. 이미 PostgreSQL을 사용 중이라면 pgvector를 추가하는 것은 간단합니다.
Vearch는 자체 Python SDK를 갖춘 독립형 시스템으로 작동합니다. 이는 별도의 서비스를 관리해야 함을 의미하지만, AI 애플리케이션과 실시간 인덱싱을 위한 목적 특화 기능을 제공합니다.
pgvector를 선택해야 할 때
이미 PostgreSQL을 사용하고 있으며 기존 데이터베이스 인프라 내에서 벡터 검색 기능이 필요할 때 pgvector를 선택하세요. 운영 복잡성을 최소화하고, 벡터 작업에 SQL을 활용하며, 단일 데이터베이스 시스템을 유지하고 싶은 중간 규모 데이터 볼륨의 애플리케이션에 이상적입니다. pgvector는 정확한 일치가 필요하지 않고 근사 최근접 이웃 검색의 이점을 얻을 수 있는 콘텐츠 추천, 의미 검색, 이미지 유사도와 같은 사용 사례에 잘 맞습니다.
Vearch를 선택해야 할 때
Vearch는 빠른 하이브리드 검색 기능과 수평 확장성이 필요한 대규모 AI 애플리케이션에 더 나은 선택입니다. 분산 아키텍처와 GPU 지원 덕분에 밀리초 단위 응답 시간으로 수백만 개의 벡터를 처리하는 애플리케이션에 적합합니다. 실시간 인덱싱, 벡터 유사도 검색과 결합된 복잡한 필터링이 필요하거나, 사용 사례에서 벡터 검색 기능의 독립적인 확장이 요구될 때 Vearch를 선택하세요.
결론
pgvector는 PostgreSQL 통합과 단순성에서 강점을 보이며, 기존 PostgreSQL 환경에 벡터 검색을 추가하려는 팀에 완벽합니다. Vearch는 확장성과 하이브리드 검색 기능에서 뛰어나며, 전용 AI 애플리케이션에 이상적입니다. 선택은 현재 인프라, 확장 요구사항, 그리고 실시간 인덱싱이나 GPU 가속과 같은 기능이 필요한지 여부에 따라 달라져야 합니다. 결정을 내릴 때 분산 시스템과 전통적인 데이터베이스에 대한 팀의 전문성을 고려하세요.
pgvector와 Vearch의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례에 기반해 평가해야 합니다. 이를 도울 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 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.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어, 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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