by
Nov 23. 2024
대표적인 벡터 DB에는 어떤 것들이 있을까?
벡터DB의 발전 트렌드와 종류들
지난 시간에 벡터 DB가 기존의 2차원 데이터를 다루던 관계형 데이터베이스(RDB)나 NoSQL 데이터베이스를 어떻게 3차원 이상의 고차원 벡터의 세계로 확장시켰는지 살펴보았습니다. 벡터 DB는 생성형 AI 기술에서 비정형 데이터(unstructured data) 저장이라는 결정적인 역할을 하고 있으며 앞으로도 그 역할이 점점 더 확대되어 나갈 것입니다.
그리고 당연한 이야기이지만, 벡터 DB에는 한 가지 종류만 있는 것이 아닙니다. 벡터 DB에는 기존의 RDB나 NoSQL처럼 다양한 종류의 서비스들이 존재하며 저마다 장단점을 가지고 개발자들의 다양한 니즈를 충족시켜주고 있습니다.
Elastic Search와 ChromaDB 등 다양한 벡터 DB는 각기 다른 방식으로 고차원 벡터를 효율적으로 처리합니다. 이번시간에는 우선 벡터 DB의 발전 트렌드에 대해 예측해 보고 몇 가지 대표적인 벡터 DB 몇 가지를 소개한 뒤에 그 장단점과 발전 방향성에 대해 소개하는 시간을 가지도록 하겠습니다.
1. 벡터 DB의 발전 트렌드
생성형 AI 시대에 벡터 DB에 주목해야 하는 이유는 벡터 DB는 생성형 AI 기술과 밀접하게 연결되어 있다는 점 때문입니다. 특히 텍스트 데이터를 다루는 자연어처리(NLP) 및 이미지 인식 등 다양한 분야에서 AI 모델이 벡터를 생성하고 이를 기반으로 검색 및 추천 시스템을 운영하는데, 앞으로 벡터 DB는 이러한 인공지능 모델과의 통합을 더욱 강화하는 방향으로 발전해 나아갈 것입니다.
이러한 벡터 DB 발전의 주요 트렌드를 요약하자면 '더 많고, 다양한 종류의 데이터' 그리고 '확장성'이라고 할 수 있습니다. 현재 벡터 DB는 주로 텍스트, 이미지 등의 데이터를 처리하는 데 사용되지만, 향후에는 동영상, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖춘 벡터 DB가 등장하는 것도 충분히 가능한 일입니다.
텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 비정형 데이터 저장이 가능하다 (출처 : https://medium.com/)다음으로 벡터 DB는 대규모 데이터셋을 처리하는 데 강점을 가지지만, 데이터가 더욱 커질수록 성능과 효율성에 대한 요구가 커집니다. 이를 해결하기 위해 벡터 DB는 분산형 아키텍처와 GPU 가속을 활용하여 성능을 최적화하는 방향으로 발전할 것입니다. 또한, 실시간으로 벡터를 삽입하고 업데이트하는 기능도 더욱 향상될 것입니다.
분산형 아키텍처와 GPU 가속 활용 (출처 : Nvidia)2. 대표적인 벡터 DB들
이러한 벡터 DB의 발전 트렌드에 비추어 대표적인 벡터 DB들이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 현재 벡터 DB 시장에서는 다양한 솔루션들이 존재하지만, 그중에서도 ElasticSearch, ChromaDB, Milvus 세 가지 벡터 DB의 특징에 대해 소개하도록 하겠습니다.
1) ElasticSearch
ElasticSearch는 잘 알려진 것처럼 기존에 로그 분석 및 검색 엔진으로 유명한 오픈 소스 기반의 분산 검색 엔진입니다. 최근에는 벡터 검색 기능도 추가하여, 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.
출처 : Elastic SearchElasticSearch는 분산형 아키텍처를 채택하고 있어, 대규모 데이터셋을 처리하는 데 강력한 성능을 발휘한다는 장점을 가지고 있습니다. 또한, Elasticsearch는 텍스트 기반 검색을 지원하던 기존 기능을 그대로 유지하면서 벡터 검색 기능을 추가함으로써, 기존의 방식과 벡터DB를 결합한 하이브리드 검색을 구현할 수 있다는 것 역시 큰 장점입니다.
장점:
강력한 분산 처리 능력
텍스트 검색과 벡터 검색을 동시에 처리할 수 있는 하이브리드 기능
기존의 검색 시스템과의 통합 용이
고도화된 쿼리 언어와 편리한 관리 도구
단점:
벡터 검색에 최적화된 성능을 제공하는 다른 벡터 DB에 비해 다소 느릴 수 있음
고차원 벡터 데이터의 정확도와 속도 면에서 한계가 있을 수 있음
2) ChromaDB
ChromaDB는 최근에 인기를 끌고 있는 벡터 DB로, 특히 파이썬 환경에서의 사용을 염두에 두고 설계된 점이 특징입니다. ChromaDB는 사용자가 데이터를 빠르고 쉽게 삽입하고 검색할 수 있도록 돕는 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하며, 생성형 AI와의 통합이 용이합니다.
출처 : ChromaDB또한, ChromaDB는 동적 임베딩(Dynamic Embedding) 방식으로 벡터를 실시간으로 업데이트하고 검색할 수 있어, 지속적으로 변화하는 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
장점:
직관적인 API와 사용 편의성
동적 벡터 업데이트 기능
생성형 AI 및 머신러닝 모델과의 원활한 통합
높은 확장성과 실시간 데이터 처리 가능
단점:
성능 측면에서 대규모 데이터셋을 처리하는 데 한계가 있을 수 있음
일부 고급 기능에서는 ElasticSearch나 Milvus에 비해 부족한 성능을 보일 수 있음
3) Milvus
Milvus는 벡터 검색 및 처리에 특화된 고성능 오픈소스 데이터베이스로, 대규모 벡터 데이터를 처리하는 데 매우 뛰어난 성능을 자랑합니다. Milvus는 벡터 DB의 발전 방향에 맞춰, GPU 가속과 분산형 아키텍처를 적극 활용하여 대규모 데이터셋에 대한 성능 최적화를 꾀하고 있습니다.
출처 : Milvus또한, 다양한 벡터 유사도 검색 방법과 하드웨어 가속 기능을 지원하여 빠르고 효율적인 벡터 검색을 제공합니다. Milvus는 특히 AI, 머신러닝, 이미지 및 영상 분석 등의 분야에서 큰 강점을 발휘합니다.
장점:
GPU 가속 및 분산형 아키텍처를 활용한 뛰어난 성능
고차원 벡터 검색에 최적화된 다양한 알고리즘 지원
대규모 데이터셋 처리에 적합
AI 및 머신러닝 모델과의 높은 호환성
단점:
관리와 설정이 다소 복잡할 수 있음
상대적으로 다른 벡터 DB에 비해 커스터마이징이 어려운 부분이 있을 수 있음
