AI 애플리케이션의 핵심 인프라로 떠오른 벡터 데이터베이스. 임베딩 기반 검색, RAG(Retrieval-Augmented Generation), 추천 시스템에 필수인 이 기술의 주요 솔루션들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스가 필요한 이유
텍스트, 이미지, 오디오 등을 숫자 벡터(임베딩)로 변환하면 의미적 유사성을 수학적으로 계산할 수 있습니다. 수백만 개의 벡터에서 가장 유사한 것을 밀리초 단위로 찾아내는 것이 벡터 DB의 역할입니다.
주요 솔루션 비교
Pinecone
- 장점: 완전 관리형 서비스, 뛰어난 확장성, 간단한 API
- 단점: 비용이 높음, 벤더 종속성
- 적합: 운영 부담 최소화하며 대규모 서비스 운영 시
Weaviate
- 장점: 지식 그래프 통합, GraphQL 지원, 하이브리드 검색
- 단점: 학습 곡선이 있음
- 적합: 복잡한 데이터 관계와 벡터 검색을 함께 다룰 때
Qdrant
- 장점: Rust로 작성된 고성능, 풍부한 필터링, 오픈소스
- 단점: 상대적으로 작은 커뮤니티
- 적합: 자체 인프라 운영, 세밀한 필터 조건 필요 시
Milvus
- 장점: 대규모 분산 처리, 다양한 인덱스 알고리즘
- 단점: 운영 복잡도 높음
- 적합: 10억 개 이상 벡터를 다루는 엔터프라이즈
Chroma
- 장점: 개발 친화적, LangChain 통합 용이, 임베디드 모드
- 단점: 대규모 프로덕션에는 부족
- 적합: 프로토타이핑, 소규모 프로젝트
선택 가이드
완전 관리형을 원한다면 Pinecone, 지식 그래프가 필요하면 Weaviate, 오픈소스 + 고성능이면 Qdrant, 대규모 엔터프라이즈는 Milvus, 빠른 프로토타이핑은 Chroma를 추천합니다.
RAG 기반 AI 애플리케이션이 보편화되면서 벡터 데이터베이스는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.
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