AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택: SingleStore vs Weaviate
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Weaviate를 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 중추적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공하여 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함하여 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 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Qdrant는 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 넣어 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 대해 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT 및 HNSW_PQ를 사용한 의미론적 검색과 유사도 매칭에 대한 내적 및 유클리드 거리를 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠르게 이루어지는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 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 더 빠를 수 있습니다. 속도와 정확도 사이에는 절충이 있습니다 - ANN은 더 빠르지만 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 반환하지 않을 수 있습니다. 대화형 응답 시간이 필요하고 절대적인 정밀도가 필요하지 않은 수십억 개의 벡터를 가진 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore의 벡터 인덱스 기술 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미론적 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 있게 합니다.
Weaviate: 개요 및 핵심 기술
Weaviate는 AI 애플리케이션 개발을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 내장 벡터 및 하이브리드 검색 기능, 머신 러닝 모델과의 쉬운 통합, 데이터 프라이버시에 대한 중점을 제공합니다. 이러한 기능은 다양한 기술 수준의 개발자가 AI 애플리케이션을 더 효율적으로 만들고, 반복 개선하며, 확장할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Weaviate의 강점 중 하나는 빠르고 정확한 유사도 검색입니다. 대규모 데이터셋에서 벡터 검색을 가능하게 하기 위해 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. Weaviate는 벡터 검색을 기존 필터와 결합하는 것도 지원하여, 의미론적 유사도와 특정 데이터 속성을 모두 활용하는 강력한 하이브리드 쿼리를 가능하게 합니다.
Weaviate의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 효율적인 저장 및 검색을 위한 PQ 압축
- BM25와 벡터 검색 사이를 조정하기 위한 alpha 매개변수를 사용하는 하이브리드 검색
- 개발을 쉽게 하는 임베딩 및 재랭킹용 내장 플러그인
Weaviate는 개발자가 벡터 검색을 시도해볼 수 있는 진입점입니다. 간단한 설정과 잘 문서화된 API를 통해 개발자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. GenAI 생태계와의 깊은 통합은 소규모 프로젝트나 개념 증명 작업에 적합하게 만듭니다. Weaviate의 대상 독자는 AI 애플리케이션을 구축하는 소프트웨어 엔지니어, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 엔지니어, 머신 러닝 모델을 배포하는 데이터 과학자입니다. Weaviate는 의미론적 검색, 추천 시스템, 콘텐츠 분류 및 기타 AI 기능을 단순화합니다.
Weaviate는 수평 확장되도록 설계되어 클러스터의 여러 노드에 데이터를 분산함으로써 대규모 데이터셋과 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 데이터를 지원하며, 사용되는 벡터화 모듈에 따라 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)과 함께 작동합니다. Weaviate는 개발자가 데이터베이스와 상호작용하는 방식의 유연성을 위해 RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공합니다.
그러나 대규모 프로덕션 환경에서는 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다:
- 제한적인 엔터프라이즈급 보안 기능
- 수십억 개 벡터 데이터셋에서의 잠재적 확장성 문제
- 새로 출시된 계층형 스토리지 옵션에 대한 수동 관리 필요
- 수평 확장은 Weaviate 엔지니어의 지원이 필요하며 자동으로 수행할 수 없음
이 마지막 지점은 특히 주목할 만한데, 이는 조직이 미리 계획하고 확장 작업을 위한 시간을 할당하여 적절한 준비 없이 시스템 한계에 접근하지 않도록 해야 함을 의미합니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 데이터베이스에 벡터 검색이 내장되어 있어 SQL 쿼리와 함께 유사한 항목을 검색할 수 있습니다. FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW 알고리즘과 같은 옵션을 통해 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 지원합니다. 정확한 kNN은 정밀하지만 리소스를 많이 사용하고, ANN은 빠르며 빠른 대화형 쿼리가 필요한 대규모 데이터셋에 적합합니다.
Weaviate는 대규모 데이터셋에서 효율적인 벡터 검색을 위해 계층적 탐색 가능 소규모 세계(Hierarchical Navigable Small World, HNSW) 인덱싱을 사용합니다. 또한 하이브리드 검색 기능이 있어 벡터 기반 검색과 기존 키워드 검색을 혼합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 Weaviate는 의미론적 이해와 구조화된 필터링이 모두 필요한 애플리케이션에 훌륭한 선택입니다.
데이터
SingleStore는 구조화 및 반구조화 데이터에 매우 적합합니다. 벡터 검색은 관계형 데이터베이스의 일부입니다. 벡터는 컬럼스토어 테이블에 저장되고 SQL을 통해 액세스되므로 AI 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다.
Weaviate는 더 광범위하며 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 데이터를 지원합니다. 다양한 벡터화 모듈과 통합되어 비정형 데이터에 활용도가 높습니다. 하지만 구조화 데이터 사용 사례의 경우 데이터 처리에 추가 설정이 필요할 수 있습니다.
확장성
SingleStore는 여러 노드에 데이터를 분산하므로 대규모 데이터셋에서도 원활하게 작동합니다. 노드 추가가 쉽고 데이터가 증가해도 성능이 일관적입니다. 벡터 검색과 SQL 작업을 결합하므로 쿼리 복잡성이 줄어듭니다.
Weaviate는 수평 확장되며, 데이터는 클러스터 전반에 분산됩니다. 대규모 데이터셋을 지원하지만 확장에는 수동 개입과 Weaviate 엔지니어와의 긴밀한 협업이 필요합니다. 이는 빠르게 확장하는 회사에는 지연 요인이 될 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
SingleStore의 SQL 기반 접근 방식은 데이터 모델링과 쿼리에 유연성을 제공합니다. 개발자는 벡터 검색을 기존 데이터베이스 작업과 결합할 수 있어 최소한의 시스템 통합 노력으로 복잡한 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
Weaviate는 RESTful 및 GraphQL API를 통해 유연성을 제공하므로 다양한 선호도를 가진 개발자에게 적합합니다. 하이브리드 검색 기능과 다양한 임베딩 모델과의 통합은 의미론적 검색이나 콘텐츠 분류와 같은 특정 사용 사례에 대한 사용자 지정 옵션을 제공합니다.
통합 및 생태계
SingleStore는 기존 데이터 파이프라인 및 분석 워크플로와 통합됩니다. 기존 데이터와 함께 벡터를 저장하고 쿼리할 수 있어 AI 애플리케이션을 위한 통합 플랫폼입니다.
Weaviate는 생태계 지원에 강점이 있으며, 인기 있는 임베딩 및 리랭킹 기법을 위한 사전 구축 모듈을 제공합니다. 하지만 엔터프라이즈 통합은 SingleStore에 비해 제한적이며, 전체 배포를 위해 추가 개발이 필요할 수 있습니다.
사용 편의성
SingleStore의 SQL 우선 접근 방식과 훌륭한 문서는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자가 쉽게 사용할 수 있게 합니다. 특히 기존 SQL 전문 지식을 갖춘 팀에게는 설정과 유지 관리가 쉽습니다.
Weaviate는 명확한 API와 문서를 갖춘 개발자 친화적인 설정을 제공합니다. 벡터 검색을 탐색하는 소규모 팀이나 프로젝트에는 훌륭하지만, 대규모 환경에서 확장 및 운영 안정성을 확보하려면 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.
비용
SingleStore는 벡터 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 결합하므로 별도 시스템의 필요성을 제거해 비용을 줄일 수 있습니다. 운영 비용은 규모와 노드 구성에 따라 달라집니다.
Weaviate의 오픈소스 모델은 초기 비용을 줄여주지만, 엔터프라이즈 배포에는 지원 및 확장을 위한 추가 비용이 발생합니다. 계층형 스토리지와 같은 새로 출시된 기능은 수동 관리가 필요하므로 추가적인 운영 오버헤드가 발생합니다.
보안 기능
SingleStore는 엔터프라이즈급 보안, 암호화, 인증, 액세스 제어를 갖추고 있습니다. 이는 데이터 보안을 우선시하는 회사에 중요합니다.
Weaviate의 보안은 제한적입니다. 기본 액세스 제어는 지원하지만, 종단 간 암호화 및 세분화된 인증 메커니즘과 같은 고급 기능은 아직 성숙하지 않아 엔터프라이즈 사용 사례에서는 우려 사항이 될 수 있습니다.
각각을 선택해야 하는 경우
SingleStore는 특히 벡터 검색과 구조화된 데이터 쿼리를 결합할 때 높은 성능과 확장성을 제공합니다. 강력한 SQL과 엔터프라이즈급 보안 덕분에 추천 시스템, 금융 분석, AI 비즈니스 인텔리전스와 같은 대규모 분산 데이터 환경에 훌륭한 선택입니다.
Weaviate는 특히 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 비정형 데이터를 다룰 때 하이브리드 또는 멀티모달 검색 기능이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 설정과 실험의 용이성이 핵심인 개념 증명 AI 애플리케이션, 콘텐츠 분류 또는 시맨틱 검색을 개발하는 개발자에게 훌륭한 선택입니다.
요약
SingleStore는 구조화된 데이터와 함께하는 벡터 검색, 강력한 확장성, 엔터프라이즈급 보안 및 SQL 기반 작업에 뛰어납니다. Weaviate는 멀티모달, 개발자 친화적인 설정 및 하이브리드 검색에 뛰어납니다. 궁극적으로는 사용 사례, 데이터 유형 및 성능 요구 사항에 달려 있습니다. 프로젝트 요구 사항을 평가하여 어떤 것이 가장 적합한지 확인하세요.
SingleStore와 Weaviate에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 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.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 vector databases가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 use cases에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하기 위해 노력하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 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.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.