벡터 데이터베이스는 고차원 벡터로 데이터를 저장하는 데이터베이스의 한 유형입니다. 이러한 벡터는 특징이나 속성의 수학적 표현입니다. 각 벡터는 일정한 수의 차원을 가지며, 이는 데이터의 복잡성과 세밀성에 따라 수십에서 수천까지 다를 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 밀집 벡터의 효율적인 관리를 위해 설계된 특수한 저장 시스템이며, 고급 유사성 검색을 지원합니다. 반면에 벡터 라이브러리는 기존의 DBMS나 검색 엔진에 통합되어 더 넓은 데이터베이스 맥락 내에서 유사성 검색을 가능하게 합니다. 두 가지 중 어느 것을 선택할지는 애플리케이션의 특정 요구 사항과 규모에 따라 다릅니다.
따라서, 벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리 사이에서 선택을 할 때는 애플리케이션의 특별한 요구사항과 규모를 고려해야 합니다. 예를 들어, 대규모 데이터 세트와 고급 유사성 검색 기능이 필요한 경우 벡터 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. 반면에 기존 데이터베이스나 검색 엔진과의 통합이 중요한 경우 벡터 라이브러리가 더 적합할 수 있습니다.
1.Elasticsearch
Elasticsearch는 분산 검색 및 분석 엔진으로 다양한 유형의 데이터를 지원합니다. Elasticsearch가 지원하는 데이터 유형 중 하나는 숫자 값의 밀집 벡터를 저장하는 벡터 필드입니다.
주요 업데이트
- 버전 7.10: Elasticsearch는 kNN(k-Nearest Neighbors, k-최근접 이웃) 검색 API를 통한 빠른 kNN 검색을 지원하기 위해 벡터를 특수한 데이터 구조에 색인하는 기능을 추가했습니다.
- 버전 8.0: Elasticsearch는 벡터 필드를 사용한 기본 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 지원을 추가했습니다.
인기도
- GitHub에서 별 64.9k개를 받은 것으로 보아, Elasticsearch는 매우 인기 있는 오픈 소스 프로젝트입니다.
이러한 기능은 Elasticsearch를 다양한 애플리케이션에서 유용하게 만듭니다, 특히 자연어 처리, 추천 시스템, 이미지 검색 등에서 벡터 유사성 검색이 필요한 경우에 매우 유용합니다.
2.Faiss
Faiss는 밀집 벡터의 효율적인 유사성 검색과 클러스터링을 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 RAM에 들어가지 않을 수도 있는 어떤 크기의 벡터 집합에서도 검색할 수 있는 알고리즘을 포함하고 있습니다. 또한, 평가와 파라미터 튜닝을 위한 지원 코드도 포함되어 있습니다.
개발 배경
- 주로 Meta의 Fundamental AI Research 그룹에서 개발되었습니다.
인기도
- GitHub에서 별 24.1k개를 받았으며, 이는 Faiss가 매우 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
Faiss는 특히 대규모 데이터 세트에서 빠른 유사성 검색이 필요한 애플리케이션에 유용합니다. 이는 추천 시스템, 이미지 또는 텍스트 검색, 데이터 클러스터링 등 다양한 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다. Faiss의 높은 인기도와 기능 세트는 그것이 벡터 검색과 관련된 많은 프로젝트에서 주목받고 있는 이유입니다.
3.Milvus
Milvus는 수조 개의 벡터 데이터셋을 관리할 수 있는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 다양한 벡터 검색 색인과 내장 필터링을 지원합니다.
주요 기능
- 대규모 데이터 관리: 수조 개의 벡터 데이터셋을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
- 다양한 검색 색인 지원: 여러 가지 벡터 검색 색인을 지원하여 다양한 유사성 검색 요구 사항을 충족시킵니다.
- 내장 필터링: 데이터를 더 효율적으로 검색하고 관리할 수 있도록 내장 필터링 기능을 제공합니다.
인기도
- GitHub에서 별 22.4k개를 받았습니다, 이는 Milvus가 매우 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
Milvus는 특히 대규모 벡터 데이터셋을 효율적으로 관리하고 검색할 필요가 있는 애플리케이션에 유용합니다. 이는 이미지 검색, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 다양한 검색 색인과 내장 필터링 기능은 Milvus를 유연하고 강력한 벡터 데이터베이스 솔루션으로 만듭니다.
4.RedisAI
RedisAI는 Redis 데이터베이스에 AI 모델과 벡터 연산을 쉽게 통합할 수 있도록 설계된 모듈입니다. 이 모듈은 특히 실시간 애플리케이션에서 빠른 응답 시간과 높은 처리량이 필요할 때 유용합니다.
주요 기능
- AI 모델 통합: TensorFlow, PyTorch, ONNX 등 다양한 AI 모델을 Redis 데이터베이스에 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 벡터 연산 지원: 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 유사성 검색과 같은 고급 벡터 연산을 지원합니다.
- 실시간 처리: Redis의 빠른 데이터 처리 능력을 활용하여 실시간 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
활용 사례
- 추천 시스템: 사용자의 행동이나 선호를 기반으로 실시간으로 추천을 생성할 수 있습니다.
- 이미지 또는 텍스트 검색: 빠른 검색 응답 시간이 필요한 경우 유용합니다.
- 실시간 분석 및 모니터링: 실시간 데이터 스트림을 분석하고 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.
RedisAI는 Redis의 빠른 성능과 확장성을 활용하여 다양한 AI 및 머신 러닝 애플리케이션을 강화합니다. 이 모듈을 사용하면 기존의 Redis 데이터베이스와 원활하게 통합하여 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
5.Qdrant
Qdrant는 벡터 유사성 검색 엔진과 벡터 데이터베이스입니다. 이 서비스는 추가 페이로드가 있는 벡터인 포인트를 저장, 검색, 관리할 수 있는 편리한 API를 제공하며, 프로덕션 환경에 적합합니다.
주요 기능
- 확장된 필터링 지원: Qdrant는 다양한 필터링 옵션을 지원하여, 신경망 또는 의미 기반 매칭, 다면 검색(faceted search) 등 다양한 애플리케이션에 유용합니다.
- 포인트 관리: 벡터에 추가 페이로드를 포함한 포인트를 효율적으로 저장, 검색, 관리할 수 있습니다.
- 프로덕션 환경에 적합: Qdrant는 실제 서비스 환경에서 사용하기 위해 설계되었습니다.
인기도
- GitHub에서 별 12.5k개를 받았습니다, 이는 Qdrant가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 신경망 또는 의미 기반 매칭: 복잡한 유사성 조건을 가진 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.
- 다면 검색(faceted search): 다양한 속성을 기반으로 데이터를 검색하고 분류할 수 있습니다.
- 기타 애플리케이션: Qdrant의 확장된 필터링 지원은 다양한 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
Qdrant는 그 유연성과 확장된 필터링 기능으로 인해 다양한 유사성 검색 요구 사항을 충족시키는 강력한 벡터 데이터베이스 솔루션입니다.
6.Chroma
Chroma는 AI에 특화된 오픈 소스 임베딩 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 간단하면서도 다양한 기능을 제공하고, 임베딩 작업을 위한 다양한 도구와 플랫폼과 통합이 가능합니다.
주요 기능
- 다양한 통합 옵션: Chroma는 임베딩 작업을 위한 다양한 도구와 플랫폼과 쉽게 통합될 수 있습니다.
- JavaScript 클라이언트와 Python API: 데이터베이스와 상호 작용하기 위한 JavaScript 클라이언트와 Python API를 제공합니다.
- 기능 풍부: 간단한 구조에도 불구하고 다양한 기능을 제공하여 사용자의 다양한 요구를 충족시킵니다.
인기도
- GitHub에서 별 8.2k개를 받았습니다, 이는 Chroma가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 임베딩 분석: 다양한 임베딩 분석 도구와 쉽게 통합될 수 있습니다.
- 데이터 시각화: JavaScript 클라이언트를 사용하여 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있습니다.
- 머신 러닝 및 AI 프로젝트: Python API를 통해 머신 러닝 모델과 데이터베이스를 쉽게 연동할 수 있습니다.
Chroma는 그 간단한 구조와 다양한 기능으로 인해 임베딩과 관련된 다양한 작업에 유용하게 사용될 수 있는 데이터베이스입니다. 특히, 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼에 대한 지원이 강점입니다.
7.OpenSearch
OpenSearch는 2021년 초에 라이선스 변경을 따른 Elasticsearch와 Kibana의 오픈 소스 포크입니다. 이 데이터베이스는 벡터와 메타데이터를 저장하고 색인할 수 있는 벡터 데이터베이스 기능을 포함하고 있으며, k-NN 색인을 사용한 벡터 유사성 검색을 수행할 수 있습니다.
주요 기능
- 벡터 데이터베이스: 벡터와 관련된 메타데이터를 저장하고 색인할 수 있습니다.
- k-NN 색인 지원: k-NN (k-Nearest Neighbors, k-최근접 이웃) 색인을 사용하여 벡터 유사성 검색을 수행할 수 있습니다.
- 커뮤니티 주도: Elasticsearch와 Kibana의 라이선스 변경에 따라 생긴 커뮤니티 주도의 프로젝트입니다.
인기도
- GitHub에서 별 7.4k개를 받았습니다, 이는 OpenSearch가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 유사성 검색: k-NN 색인을 활용하여 높은 유사성을 가진 벡터를 빠르게 찾을 수 있습니다.
- 메타데이터 관리: 벡터와 함께 관련 메타데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다.
- 커뮤니티 기반 확장성: 오픈 소스 커뮤니티의 지원을 받아 지속적으로 기능이 확장되고 있습니다.
OpenSearch는 Elasticsearch의 기능을 계승하면서도 커뮤니티 주도로 발전하고 있는 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스 기능을 포함하여 다양한 데이터 검색과 분석 작업에 유용하게 사용될 수 있습니다.
8.Weaviate
Weaviate는 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, 사용자가 선호하는 머신 러닝 모델에서 데이터 객체와 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 또한, 수십억 개의 데이터 객체로 무리 없이 확장할 수 있습니다.
주요 기능
- 데이터 객체와 벡터 임베딩 저장: 사용자가 선호하는 머신 러닝 모델로부터 얻은 데이터 객체와 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다.
- 높은 확장성: 수십억 개의 데이터 객체로 쉽게 확장할 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
인기도
- GitHub에서 별 7.3k개를 받았습니다, 이는 Weaviate가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 머신 러닝 모델과의 통합: 다양한 머신 러닝 모델에서 생성된 벡터 임베딩을 저장하고 활용할 수 있습니다.
- 대규모 데이터 관리: 수십억 개의 데이터 객체를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.
Weaviate는 머신 러닝 모델과의 통합이 강점이며, 대규모 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 높은 확장성을 가진 벡터 데이터베이스입니다. 이러한 특성은 다양한 머신 러닝 및 데이터 분석 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
9.Vespa
Vespa는 완전히 기능이 구비된 검색 엔진과 벡터 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 벡터 검색 (ANN, Approximate Nearest Neighbors), 어휘 검색, 그리고 구조화된 데이터 내 검색을 동일한 쿼리 내에서 지원합니다. 통합된 머신 러닝 모델 추론 기능을 통해 실시간으로 데이터를 이해하는 데 AI를 적용할 수 있습니다.
주요 기능
- 다양한 검색 유형 지원: 벡터 검색 (ANN), 어휘 검색, 구조화된 데이터 검색을 하나의 쿼리에서 수행할 수 있습니다.
- 실시간 머신 러닝 모델 추론: 실시간으로 데이터를 분석하고 이해하는 데 AI를 적용할 수 있습니다.
인기도
- GitHub에서 별 4.6k개를 받았습니다, 이는 Vespa가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 복합 검색 요구 사항: 벡터 데이터와 텍스트 데이터, 그리고 구조화된 데이터를 동시에 검색해야 하는 경우에 유용합니다.
- 실시간 데이터 분석: 실시간으로 들어오는 데이터에 대한 머신 러닝 모델을 적용하여 분석할 수 있습니다.
Vespa는 다양한 검색 요구 사항과 실시간 데이터 분석을 지원하는 강력한 벡터 데이터베이스입니다. 이러한 다양한 기능은 복잡한 데이터 검색과 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.
10.pgvector
pgvector는 PostgreSQL을 위한 오픈 소스 확장입니다. 이 확장을 통해 데이터베이스 내에서 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. pgvector는 밀집 벡터의 효율적인 유사성 검색을 위한 인기 있는 라이브러리인 Faiss 라이브러리를 기반으로 하고 있습니다. pgvector는 사용하기 쉽고 단일 명령어로 설치할 수 있습니다.
주요 기능
- 벡터 임베딩 저장 및 쿼리: PostgreSQL 데이터베이스 내에서 벡터 임베딩을 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다.
- Faiss 라이브러리 기반: 효율적인 유사성 검색을 위해 Faiss 라이브러리를 기반으로 합니다.
- 간단한 설치: 단일 명령어로 쉽게 설치할 수 있습니다.
인기도
- GitHub에서 별 5.3k개를 받았습니다, 이는 pgvector가 상당히 인기 있는 오픈 소스 프로젝트임을 나타냅니다.
활용 사례
- 유사성 검색: Faiss 라이브러리의 효율적인 유사성 검색 기능을 활용하여 데이터베이스 내의 벡터 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.
- 데이터베이스 통합: 기존의 PostgreSQL 데이터베이스와 쉽게 통합하여 벡터 데이터를 관리할 수 있습니다.
pgvector는 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 데이터 관리 기능을 추가하는 강력한 확장입니다. Faiss 라이브러리의 효율적인 유사성 검색 기능과 쉬운 설치 과정은 다양한 데이터 관리 및 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.
Pinecone
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션을 위해 설계된 벡터 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 빠르고 확장 가능하며 다양한 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다. Pinecone은 밀집 벡터의 효율적인 유사성 검색을 위한 Faiss 라이브러리를 기반으로 하고 있습니다.
주요 기능
- 머신 러닝 지원: 다양한 머신 러닝 알고리즘과 쉽게 통합되며, 머신 러닝 애플리케이션을 위해 최적화되어 있습니다.
- 빠르고 확장 가능: 높은 처리 속도와 확장성을 제공하여 대규모 데이터셋에도 적용할 수 있습니다.
- Faiss 라이브러리 기반: 효율적인 유사성 검색을 위해 Faiss 라이브러리를 기반으로 합니다.
활용 사례
- 유사성 검색: Faiss 라이브러리의 효율적인 유사성 검색 기능을 활용하여 빠르고 정확한 검색을 수행할 수 있습니다.
- 머신 러닝 애플리케이션: 추천 시스템, 이미지 검색, 자연어 처리 등 다양한 머신 러닝 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션에 특화된 벡터 데이터베이스로, 빠른 처리 속도와 높은 확장성을 제공합니다. Faiss 라이브러리의 강력한 유사성 검색 기능을 기반으로 하여 다양한 머신 러닝 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
공통 특징과 선택 시 고려사항
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 벡터 유사성 검색을 가능하게 하는 기술이지만, 기능과 사용성에서 차이가 있습니다.
벡터 데이터베이스
- 데이터를 저장하고 업데이트할 수 있습니다.
- 다양한 유형의 데이터 소스를 처리할 수 있습니다.
- 데이터를 가져올 때 쿼리를 수행할 수 있습니다.
- 사용자 친화적이고 엔터프라이즈에 적합한 기능을 제공합니다.
벡터 라이브러리
- 데이터만 저장할 수 있습니다.
- 벡터만 처리할 수 있습니다.
- 색인을 구축하기 전에 모든 데이터를 가져와야 합니다.
- 더 많은 기술적 전문성과 수동 구성이 필요합니다.
공통 특징
- 벡터 유사성 검색 지원: k 최근접 벡터를 찾는 유용한 기능을 제공합니다.
- 벡터 압축 기술: 저장 공간을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킵니다.
- 정확한 또는 근사 최근접 이웃 검색: 정확도와 속도 사이의 트레이드오프에 따라 다릅니다.
- 다양한 유사성 지표 지원: L2 거리, 내적, 코사인 거리 등을 지원합니다.
- 다양한 데이터 소스 처리: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 벡터 임베딩으로 변환할 수 있습니다.
선택 시 고려사항
벡터 데이터베이스를 선택할 때는 특정 필요와 요구 사항을 고려해야 합니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋을 다룰 예정이라면 확장성이 높은 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 또한, 특정 유사성 지표나 알고리즘을 필요로 하는 경우 해당 기능을 지원하는 데이터베이스를 선택해야 합니다.
