Pinecone vs Vald: 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 Pinecone과 Vald에 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, 어떤 데이터베이스가 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Pinecone과 Vald를 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 또는 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 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 (LLM)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함한 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.
Pinecone과 Vald는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Pinecone: 기본 사항
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션의 벡터 검색을 위해 구축된 SaaS입니다. 관리형 서비스로서 Pinecone은 인프라를 처리하므로 데이터베이스가 아닌 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 시맨틱 검색 및 추천 시스템과 같은 작업을 위해 대량의 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하는 확장 가능한 플랫폼입니다.
Pinecone의 주요 기능에는 실시간 업데이트, 머신 러닝 모델 호환성, 수십억 개의 벡터가 있어도 벡터 검색을 빠르게 만드는 독점 인덱싱 기술이 포함됩니다. 네임스페이스를 사용하면 더 빠른 쿼리와 멀티테넌시를 위해 인덱스 내에서 레코드를 나눌 수 있습니다. Pinecone은 메타데이터 필터링도 지원하므로 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 속도와 관련성을 위해 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
Pinecone의 서버리스 제품은 데이터베이스 관리를 쉽게 만들고 효율적인 데이터 수집 방법을 포함합니다. 그 기능 중 하나는 객체 스토리지에서 데이터를 가져오는 기능으로, 대규모 데이터 수집에 매우 비용 효율적입니다. 이는 Parquet 파일로 저장된 데이터를 가져오고 인덱싱하기 위해 비동기 장기 실행 작업을 사용합니다.
검색 성능을 향상하기 위해 Pinecone은 벡터 생성을 위한 multilanguage-e5-large 모델을 호스팅하며, bge-reranker-v2-m3 모델을 사용한 재랭킹을 포함하는 2단계 검색 프로세스를 갖추고 있습니다. Pinecone은 또한 dense 및 sparse 벡터 임베딩을 결합하여 의미 이해와 키워드 매칭의 균형을 맞추는 hybrid search도 지원합니다. 인기 있는 머신러닝 프레임워크와의 통합, 다국어 지원, 자동 확장을 통해 Pinecone은 성능과 사용 편의성을 모두 갖춘 AI 애플리케이션용 벡터 검색의 완전한 솔루션입니다.
Vald: 기본 사항
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 필요가 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 매우 빠른 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 영리합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 이루어질 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 발생해 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞춰지는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 있어, 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움을 줍니다.
Vald가 가진 또 다른 유용한 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 즉, 한 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 정상적으로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 맞추므로, 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점은 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 탄탄한 선택지로 만들어 줍니다.
주요 차이점
벡터 검색 도구를 선택할 때 Pinecone과 Vald는 고려해 볼 만한 두 가지입니다. 둘 다 대규모 벡터 데이터를 처리할 수 있지만, 어느 하나가 더 적합하게 만들 수 있는 서로 다른 기능을 갖추고 있습니다. 결정을 돕기 위해 여러 영역에서 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Pinecone은 수십억 개의 벡터가 있어도 빠른 벡터 검색을 위해 맞춤형 인덱싱을 사용합니다. 실시간 업데이트를 지원하며 더 빠른 쿼리를 위해 namespace 분할을 제공합니다.
Vald는 빠른 근사 최근접 이웃 검색을 위해 NGT (Neighborhood Graph and Tree) 알고리즘을 사용합니다. 동시 검색과 업데이트를 위해 인덱스를 여러 머신에 분산합니다.
데이터 처리
Pinecone은 머신러닝 애플리케이션을 위한 벡터 임베딩에 뛰어납니다. metadata filtering이 있어 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 검색 결과를 정교하게 다듬을 수 있습니다.
Vald는 수십억 개의 벡터를 위해 설계되었습니다. 유연한 데이터 입출력 사용자 지정 기능이 있어 어떤 데이터 구조에도 적응할 수 있습니다.
확장성과 성능
Pinecone은 auto-scaling을 제공하며 대규모 데이터셋을 위해 구축되었습니다. Serverless architecture가 인프라 확장을 대신 처리합니다.
Vald는 수평 확장을 위해 데이터를 여러 머신에 분산합니다. 클라우드를 위해 설계되어 필요에 따라 리소스를 쉽게 추가할 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Pinecone은 인기 있는 머신러닝 프레임워크와 통합되며 여러 언어를 지원합니다. dense 및 sparse 벡터 임베딩을 위한 hybrid search를 제공합니다.
Vald는 사용자 지정 가능한 데이터 입출력 프로세스를 갖추고 있으며 gRPC와 함께 작동합니다. 분산 아키텍처는 배포와 확장에서 유연성을 제공합니다.
통합 및 생태계
Pinecone은 머신러닝 생태계와 통합되며 여러 언어용 SDK를 제공합니다. 벡터 생성 및 재랭킹을 위한 내장 모델을 갖추고 있습니다.
Vald는 클라우드를 위해 설계되었으며 gRPC 통합을 제공하므로, 어떤 기술 스택에도 적응할 수 있습니다.
사용 편의성
Pinecone은 관리형 서비스로서 인프라 관리를 처리하므로 개발자는 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 객체 스토리지에서 가져오기를 포함한 효율적인 데이터 수집 방법을 갖추고 있습니다.
Vald는 더 많은 직접 관리가 필요하지만 시스템에 대한 세밀한 제어를 제공합니다. 자동 인덱스 백업 및 복제 관리를 갖추고 있습니다.
비용
Pinecone은 SaaS이므로 인프라를 관리하고 싶지 않은 팀에게 더 비용 효율적일 수 있습니다.
Vald는 오픈소스이므로 비용이 더 낮을 수 있지만 설정과 유지보수를 위해 더 많은 리소스가 필요합니다.
보안
Pinecone은 관리형 서비스이므로 내장된 보안 기능이 있을 가능성이 높지만, 자세한 내용은 문서를 확인해야 합니다.
Vald의 보안은 사용자와 사용자의 인프라에 달려 있습니다.
각각을 사용해야 할 때
Pinecone은 머신러닝 워크플로와 통합되는 완전 관리형 벡터 데이터베이스를 원할 때 선택할 수 있습니다. 추천 시스템, 시맨틱 검색 엔진 또는 AI 기반 챗봇처럼 대규모 실시간 벡터 검색이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Pinecone은 특히 대규모 데이터셋을 다루고 하이브리드 검색 또는 메타데이터 필터링이 필요할 때, 인프라가 아니라 애플리케이션에 집중하고 싶다면 좋은 선택입니다.
Vald는 벡터 검색 구현에 대해 더 많은 제어권을 원하고 자체 인프라를 관리할 리소스가 있을 때 선택할 수 있습니다. 특히 특정 성능 또는 확장 요구사항이 있는 클라우드 환경에서 고도로 사용자 정의 가능한 솔루션이 필요한 프로젝트에 적합합니다. Vald는 수십억 개의 벡터를 처리해야 하거나, 인덱싱과 검색에 대한 세밀한 제어가 필요하거나, gRPC를 사용해 기존 시스템과 벡터 검색을 통합하고 싶을 때 좋은 선택입니다.
요약
Pinecone과 Vald는 모두 벡터 검색 솔루션을 제공하며, 각각 고유한 강점을 가지고 있습니다. Pinecone은 강력한 머신러닝 통합, 실시간 업데이트, 하이브리드 검색 및 메타데이터 필터링 같은 기능을 갖춘 관리형 서비스입니다. 사용 편의성과 확장성을 위해 설계되었기 때문에 애플리케이션 개발에 집중하고 싶은 팀에게 적합합니다. Vald는 고도로 사용자 정의 가능하고, 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있으며, 동시 인덱싱과 검색을 가능하게 하는 분산 아키텍처를 갖추고 있습니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 사용 사례, 데이터 규모, 필요한 제어 수준, 인프라 관리 리소스, 기존 시스템과의 통합을 기반으로 해야 합니다. 결정을 내릴 때 데이터 크기, 검색 요구사항의 복잡성, 팀의 전문성, 장기적인 확장 계획을 고려하세요.
Pinecone과 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 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 데 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용해 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 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 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 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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