AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택: SingleStore vs Pinecone
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 Pinecone을 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 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(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 목적별 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 있는 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Pinecone은 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 포함시켜 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장하고 표준 SQL 쿼리로 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 범위로 필터링하면서 유사한 제품 이미지를 검색하거나, 결과를 특정 부서로 제한하면서 문서 임베딩을 탐색할 수 있습니다. 이 시스템은 벡터 인덱스에 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용한 의미론적 검색과 유사도 매칭을 위한 내적 및 유클리드 거리를 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠른 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
핵심적으로 SingleStore는 성능과 확장성을 위해 구축되었습니다. 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산하므로 대규모 벡터 데이터 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업을 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 이러한 기능을 전체 데이터베이스의 일부로 제공하므로, 여러 시스템을 관리하거나 복잡한 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
벡터 인덱싱을 위해 SingleStore에는 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 쿼리 벡터에 대해 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 가까운 이웃을 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있으며, 때로는 몇 자릿수나 빠를 수 있습니다. 속도와 정확도 사이에는 트레이드오프가 있습니다 - ANN은 더 빠르지만 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 반환하지 않을 수 있습니다. 대화형 응답 시간이 필요하고 절대적인 정밀도가 필요하지 않은 수십억 개의 벡터를 다루는 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 SingleStore를 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
Pinecone: 기본 사항
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션의 벡터 검색을 위해 구축된 SaaS입니다. 관리형 서비스로서 Pinecone은 인프라를 처리하므로 데이터베이스가 아닌 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 의미 검색 및 추천 시스템과 같은 작업을 위해 대량의 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있는 확장 가능한 플랫폼입니다.
Pinecone의 주요 기능에는 실시간 업데이트, 머신 러닝 모델 호환성, 그리고 수십억 개의 벡터에서도 벡터 검색을 빠르게 만드는 독자적인 인덱싱 기법이 포함됩니다. 네임스페이스를 사용하면 더 빠른 쿼리와 멀티테넌시를 위해 인덱스 내 레코드를 나눌 수 있습니다. Pinecone은 메타데이터 필터링도 지원하므로 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 속도와 관련성을 위해 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
Pinecone의 서버리스 오퍼링은 데이터베이스 관리를 쉽게 만들고 효율적인 데이터 수집 방법을 포함합니다. 기능 중 하나는 객체 스토리지에서 데이터를 가져오는 기능으로, 이는 대규모 데이터 수집에 매우 비용 효율적입니다. 이는 비동기 장기 실행 작업을 사용하여 Parquet 파일로 저장된 데이터를 가져오고 인덱싱합니다.
검색을 개선하기 위해 Pinecone은 벡터 생성을 위한 multilanguage-e5-large 모델을 호스팅하며, bge-reranker-v2-m3 모델을 사용한 리랭킹으로 2단계 검색 프로세스를 제공합니다. Pinecone은 또한 조밀 벡터 임베딩과 희소 벡터 임베딩을 결합하여 의미 이해와 키워드 매칭의 균형을 맞추는 하이브리드 검색을 지원합니다. 인기 있는 머신 러닝 프레임워크와의 통합, 다중 언어 지원, 자동 확장을 통해 Pinecone은 성능과 사용 편의성을 모두 갖춘 AI 애플리케이션용 벡터 검색의 완전한 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 방법론 및 구현
SingleStore는 SQL 데이터베이스에 벡터 검색이 내장되어 있으며, 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 제공합니다. FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ 등 여러 인덱스 유형을 지원합니다. 내적 및 유클리드 거리 유사도 매칭을 수행하므로 모든 유형의 벡터 검색 애플리케이션에 적합합니다.
Pinecone은 벡터 검색에 최적화된 자체 독점 인덱싱 기법을 갖추고 있습니다. 실시간 업데이트와 bge-reranker-v2-m3 모델을 사용한 리랭킹을 포함하는 2단계 검색 프로세스를 제공합니다. 의미 이해와 키워드 매칭을 위해 밀집 및 희소 벡터 임베딩을 결합하는 하이브리드 검색 시스템을 갖추고 있습니다. 또한 Pinecone은 multilanguage-e5-large 모델을 통한 내장 벡터 생성 기능도 제공합니다.
데이터 및 아키텍처
Pinecone은 벡터 기능을 갖춘 SQL 데이터베이스입니다. 컬럼스토어 테이블에 벡터 인덱스를 생성하고 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 사용해야 합니다. SingleStore의 고유한 점은 단일 쿼리에서 벡터 검색과 일반 SQL을 결합할 수 있어 여러 쿼리를 실행할 필요가 없다는 것입니다. 아키텍처는 데이터를 여러 노드에 분산하므로 대규모 벡터 연산을 처리할 수 있습니다.
Pinecone은 벡터 검색을 위해 설계되었으며, 네임스페이스를 사용해 인덱스 내에서 레코드를 파티셔닝하고 분할합니다. 강력한 메타데이터 필터링을 갖추고 있어 컨텍스트 인식 검색을 수행하고 추가 속성을 기반으로 세분화할 수 있습니다. Pinecone의 강점 중 하나는 Parquet 파일을 사용해 객체 스토리지에서 직접 데이터를 수집할 수 있는 효율적인 데이터 수집 시스템입니다. 서버리스 아키텍처의 관리형 서비스로서, Pinecone은 인프라 복잡성을 대신 처리해 줍니다.
확장성 및 성능
SingleStore는 시스템에 더 많은 노드를 추가함으로써 수평적으로 확장됩니다. 쿼리 프로세서는 결합된 벡터 및 SQL 연산을 효율적으로 처리하고, 워크로드를 노드 전체에 분산할 수 있습니다. 정확 검색 또는 근사 검색을 선택할 수 있으므로 필요에 따라 정밀도와 성능의 균형을 맞출 수 있습니다. 이는 벡터 검색과 일반 데이터베이스 작업을 모두 확장해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Pinecone은 수요에 따라 리소스를 조정하는 자동 확장 인프라를 통해 확장됩니다. 관리형 서비스 아키텍처가 확장의 복잡성을 처리하므로 인프라 관리가 아니라 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. Pinecone의 네임스페이스 기반 구성은 수십억 개의 벡터를 효율적으로 쿼리할 수 있게 해주며, 특화된 인덱싱 기법은 확장성이 뛰어납니다.
통합 및 개발 경험
SingleStore는 벡터 연산을 위한 SQL 인터페이스를 제공하므로 기존 SQL 전문성을 가진 팀에 익숙합니다. 데이터베이스 자체 내에서 벡터 검색과 일반 데이터베이스 작업을 결합하여 복잡한 AI 기능을 구축할 수 있습니다. 이러한 통합은 벡터 검색과 일반 데이터베이스 기능이 모두 필요한 애플리케이션의 개발을 단순화할 수 있습니다.
Pinecone은 인기 있는 ML 프레임워크와 통합되며 여러 언어를 지원합니다. 벡터 연산을 위한 간단한 API와 벡터 생성 및 리랭킹을 위한 사전 학습 모델을 제공합니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색을 하나의 시스템에서 결합해야 하는 기업을 위한 것입니다. 사용자 거래 이력을 고려하는 추천 엔진, 텍스트 검색과 이미지 검색을 결합하는 제품 카탈로그, 시계열 데이터와 문서 임베딩을 처리해야 하는 금융 앱처럼 구조화된 데이터 쿼리와 유사도 검색이 모두 필요한 복잡한 애플리케이션을 운영하는 기업에 적합합니다. SQL 접근 방식은 벡터 및 기존 데이터 작업을 위해 별도의 시스템을 관리하지 않고 통합 데이터 아키텍처를 갖추고자 하는 기존 SQL 전문성을 가진 팀에 특히 좋습니다.
Pinecone을 선택해야 하는 경우
Pinecone은 벡터 검색에 순수하게 집중하고 최소한의 운영 부담으로 관리형 서비스를 원하는 팀을 위한 것입니다. AI 기반 콘텐츠 추천 시스템, 의미 기반 문서 검색, 또는 기존 데이터베이스 테이블과 조인할 필요가 없는 이미지 유사도 애플리케이션처럼 빠른 벡터 유사도 검색을 우선시하는 애플리케이션에 적합합니다. Pinecone의 서버리스 아키텍처와 내장 머신러닝은 인프라를 관리하거나 자체 벡터 처리 알고리즘을 구현하지 않고 빠르게 움직이고자 하는 스타트업과 팀에 완벽합니다.
결론
SingleStore와 Pinecone 중 선택은 데이터와 운영 요구 사항에 달려 있습니다. SingleStore는 기존 데이터베이스와 벡터 검색을 결합한 완전한 솔루션으로, 하나의 시스템에서 두 가지가 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다. SQL 접근 방식과 확장 가능한 아키텍처를 통해 벡터 및 구조화된 데이터 전반에 걸친 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 특화된 벡터 검색과 관리형 서비스를 제공하는 Pinecone은 순수 벡터 검색 시나리오에 적합하고 벡터 특화 애플리케이션을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있게 해주는 보다 집중된 솔루션입니다. 결정은 기존 기술 스택, 팀 전문성, 운영 요구 사항, 그리고 앱에 필요한 벡터 및 기존 데이터베이스 작업의 균형을 바탕으로 내려야 합니다.
SingleStore와 Pinecone의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 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 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 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 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 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 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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