Vespa vs Neo4j AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Vespa와 Neo4j를 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 고도화된 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 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 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 기존 데이터베이스.
Vespa는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Neo4j는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 그래프 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Vespa: 개요 및 핵심 기술
Vespa는 여러 유형의 검색을 동시에 처리할 수 있는 강력한 검색 엔진이자 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색에 뛰어납니다. 즉, 유사한 항목(예: 이미지나 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자와 같은 항목을 기준으로 결과를 필터링하는 작업을 모두 한 번에 수행할 수 있습니다. Vespa는 유연하며 단순한 숫자부터 복잡한 구조까지 다양한 유형의 데이터와 함께 작동할 수 있습니다.
Vespa의 두드러진 기능 중 하나는 벡터 검색을 수행하는 능력입니다. 문서에 원하는 수의 벡터 필드를 추가할 수 있으며, Vespa는 이를 빠르게 검색합니다. 텐서라고 하는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있는데, 이는 다중 파트 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용합니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 지능적이어서, 속도 저하 없이 매우 큰 규모의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 설계되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하며, 이는 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 처리할 때도 우수한 성능을 발휘하는 데 도움이 됩니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리하는 상황에서도 원활하게 계속 작동하도록 설계되었습니다. 따라서 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하도록 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, 작업을 자동으로 이들에 분산시킵니다. 이는 많은 복잡한 설정을 하지 않아도, 필요가 커짐에 따라 검색 시스템도 성장할 수 있다는 뜻입니다. Vespa는 보유한 데이터나 트래픽 양의 변화에 맞춰 스스로 자동 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 기업에 훌륭한 선택이 됩니다.
Neo4J: 기본 사항
Neo4j의 벡터 검색을 통해 개발자는 그래프 전반에서 유사한 데이터를 검색하기 위한 벡터 인덱스를 만들 수 있습니다. 이러한 인덱스는 벡터 임베딩을 포함하는 노드 속성과 함께 작동합니다. 벡터 임베딩은 데이터의 의미를 포착하는 텍스트, 이미지 또는 오디오 같은 데이터의 수치적 표현입니다. 이 시스템은 최대 4096차원의 벡터와 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
이 구현은 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색을 수행하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 벡터 인덱스를 쿼리할 때 검색하려는 이웃의 수를 지정하면, 시스템은 유사도 점수 순으로 정렬된 일치 노드를 반환합니다. 이러한 점수는 0~1이며 높을수록 더 유사합니다. HNSW 접근 방식은 유사한 벡터 간의 연결을 유지하고 시스템이 벡터 공간의 다른 부분으로 빠르게 이동할 수 있게 함으로써 잘 작동합니다.
벡터 인덱스의 생성과 사용은 쿼리 언어를 통해 이루어집니다. CREATE VECTOR INDEX 명령으로 인덱스를 만들고 벡터 차원 및 유사도 함수와 같은 매개변수를 지정할 수 있습니다. 시스템은 구성된 차원의 벡터만 인덱싱되도록 검증합니다. 이러한 인덱스를 쿼리하는 작업은 인덱스 이름, 결과 수, 쿼리 벡터를 입력으로 받는 db.index.vector.queryNodes 프로시저로 수행됩니다.
Neo4j의 벡터 인덱싱에는 벡터 표현을 압축하여 메모리 사용량을 줄이는 양자화와 같은 성능 최적화가 있습니다. 노드당 최대 연결 수(M)와 삽입 중 추적되는 최근접 이웃 수(ef_construction) 같은 매개변수로 인덱스 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 통해 정확도와 성능 간의 균형을 맞출 수 있지만, 기본값은 대부분의 사용 사례에서 잘 작동합니다. 이 시스템은 버전 5.18부터 관계 벡터 인덱스도 지원하므로, 관계 속성에서 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그래프 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합하면 애플리케이션은 정확한 일치가 아니라 의미적 의미를 기반으로 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 줄거리 임베딩 벡터를 사용해 유사한 영화를 찾는 동시에, 그래프 구조를 사용해 추천 항목이 사용자가 선호하는 동일한 장르나 시대에서 나오도록 보장할 수 있습니다.
주요 차이점
Vespa나 Neo4j 같은 벡터 검색 도구를 선택할 때는 각각이 사용 사례에 어떻게 맞는지 고려해야 합니다. 여기서는 결정을 돕기 위해 다양한 측면에서 이들 간의 주요 차이점을 다룹니다.
검색 방법론
Vespa: Vespa는 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 구조화된 데이터 필터링 등 여러 검색 방법을 모두 하나의 쿼리에서 지원합니다. 텐서 기반 검색을 처리할 수 있으며 멀티모달 사용 사례에 매우 적합합니다. Vespa는 다양한 검색 시나리오를 위해 설계되었으며 속도를 희생하지 않고 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.
Neo4j: Neo4j의 벡터 검색은 근사 k-최근접 이웃(k-NN) 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 이는 그래프 데이터를 위해 설계되었으며 그래프 관계와 통합되는 유사도 검색을 가능하게 합니다. 벡터 검색을 그래프 탐색과 결합해야 할 때 매우 적합합니다.
데이터
Vespa: Vespa는 구조화된 데이터(예: 테이블)부터 비정형 데이터(예: 텍스트, 임베딩)까지 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 추천 시스템 및 멀티모달 검색과 같은 사용 사례를 위한 고급 구성에서 문서 내 텐서와 여러 벡터 필드를 처리할 수 있습니다.
Neo4j: Neo4j는 관계가 노드 자체만큼 중요한 그래프 데이터를 위해 설계되었습니다. 벡터 인덱스는 임베딩을 포함하는 노드 또는 관계 속성을 검색하는 데 사용됩니다. 이는 의미적 연결이 핵심인 지식 그래프와 같은 사용 사례에 매우 적합합니다.
확장성과 성능
Vespa: 대규모 실시간 애플리케이션을 위해 구축된 Vespa는 여러 노드에 워크로드를 분산하여 수평적으로 확장됩니다. 인메모리 처리와 C++ 기반 엔진 덕분에 빅데이터에 대한 복잡한 쿼리에서도 낮은 지연 시간을 제공합니다.
Neo4j: Neo4j는 그래프 데이터 내에서 확장성을 제공합니다. HNSW 인덱싱은 속도와 메모리 효율성에 최적화되어 있지만, 성능은 주로 그래프 중심 워크로드에 적합합니다. 대규모에서는 성능을 내기 위해 튜닝과 신중한 아키텍처가 필요합니다.
유연성과 사용자 정의
Vespa: Vespa는 데이터 모델링과 쿼리 설계에서 많은 사용자 정의 기능을 제공합니다. 스키마를 정의하고, 여러 벡터 필드를 통합하며, 검색 동작을 사용자 정의할 수 있습니다. 따라서 단순한 벡터 또는 그래프 검색을 넘어 다양한 사용 사례에 적합합니다.
Neo4j: Neo4j의 사용자 정의는 그래프 사용 사례에 집중되어 있습니다. 더 나은 정확도나 성능을 위해 벡터 인덱스 매개변수(예: 최대 연결 수, ef_construction)를 조정할 수 있습니다. 하지만 그래프 기반 애플리케이션 외의 사용 사례에는 적응성이 떨어집니다.
통합과 생태계
Vespa: Vespa는 비교적 생태계에 구애받지 않으며, 맞춤형 애플리케이션, 머신 러닝 파이프라인 및 기타 데이터 소스를 위한 API를 제공합니다. 다양한 워크플로에 맞는 도구입니다.
Neo4j: Neo4j는 그래프 분석 및 시각화 도구를 중심으로 강력한 생태계를 갖추고 있습니다. 그래프 기반 AI 애플리케이션에는 통합이 뛰어나지만, 사용 사례가 그래프 데이터에 크게 의존하지 않는다면 제한적으로 느껴질 수 있습니다.
사용성
Vespa: 유연성에는 더 가파른 학습 곡선이 따릅니다. 스키마 구성과 고급 텐서 연산 처리는 전문 지식이 필요하지만, 문서와 커뮤니티 리소스는 잘 갖춰져 있습니다.
Neo4j: Neo4j는 간단한 쿼리 언어(Cypher)와 쉬운 설정의 이점을 제공하며, 특히 그래프에 익숙한 개발자에게 적합합니다. 벡터 인덱스를 생성하고 쿼리하는 것이 비교적 간단하므로 초보자에게 더 접근하기 쉽습니다.
비용
Vespa: 리소스 효율적이고 워크로드를 즉석에서 최적화할 수 있으므로 대규모 배포에 비용 효율적일 수 있습니다. 하지만 비용은 인프라에 따라 달라집니다.
Neo4j: 벡터 검색과 같은 엔터프라이즈 기능에 대한 Neo4j의 가격은 일부 사용자에게 문제가 될 수 있습니다. 관리형 서비스와 라이선싱은 비용을 증가시키지만, 최적화를 통해 그래프 중심 애플리케이션에서 리소스 소비를 줄일 수 있습니다.
보안
Vespa: 인증, 역할 기반 액세스 제어 및 암호화 옵션과 같은 기본 보안 기능을 갖추고 있습니다. 강력한 데이터 보호가 필요한 환경에 적합합니다.
Neo4j: 특히 그래프 중심 배포를 위한 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 노드와 관계에 대한 세분화된 액세스 제어를 통해 민감한 데이터를 잘 보호할 수 있습니다.
Vespa를 사용해야 하는 경우
Vespa는 고급 벡터 검색을 통해 빅데이터와 분산 데이터 처리를 수행하는 데 뛰어납니다. 벡터 검색을 전체 텍스트 및 구조화된 데이터 검색과 통합할 수 있습니다. 전자상거래 추천, 멀티모달 검색 엔진 및 실시간 분석 플랫폼에 적합합니다. 수평 확장성과 높은 성능을 제공하므로 성능 저하 없이 대규모 데이터셋과 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 높은 성장률이나 높은 트래픽을 예상하는 비즈니스에 적합합니다.
Neo4j를 사용해야 하는 경우
Neo4j는 데이터 포인트 간의 관계가 데이터 자체만큼 중요한 그래프 중심 사용 사례에 적합합니다. 지식 그래프 구축, 소셜 네트워크 분석 도구, 의미적 연결이 검색 결과를 개선하는 AI 기반 애플리케이션에 좋습니다. 그래프 탐색과 결합된 벡터 검색 기능은 기존 그래프 쿼리에 의미적 유사도 매칭을 추가하려는 개발자에게 훌륭한 옵션이 됩니다. Neo4j의 쿼리 언어와 그래프 네이티브 설계는 그래프 프로젝트를 진행하는 팀이 더 쉽게 작업할 수 있게 해줍니다.
요약
Vespa와 Neo4j는 서로 다른 도메인에 적합하며, 각각 고유한 강점을 가지고 있습니다. Vespa는 멀티모달 검색과 대규모 애플리케이션에 좋고, Neo4j는 관계와 의미 검색이 가장 중요한 그래프 기반 사용 사례에 좋습니다. 사용 사례 요구사항, 데이터, 애플리케이션의 성능 요구사항을 기준으로 둘 중 하나를 선택하세요. 이러한 요소에 맞춰 결정을 내리면 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다.
Vespa와 Neo4j에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 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 강력하지만 서로 다른 두 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 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 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었고 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어, 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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