Vector DB 의 종류
대표적인 Vector DB 의 종류
- 2025년 기준
| 이름 | 라이선스 | 주요 특징 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|
| Milvus | 오픈소스 (Apache 2.0) |
GPU 가속, 다양한 인덱스 지원, 하이브리드 검색, 클러스터 지원 | 대규모 데이터 처리에 적합, 유연한 배포 옵션, 활발한 커뮤니티 | 초기 설정 복잡, 학습 곡선 있음 |
| Pinecone | 상용 (Managed) |
완전 관리형 서비스, 서버리스 아키텍처, RAG 최적화 | 높은 확장성, 쉬운 통합, 낮은 지연 시간, 서버리스 비용 최적화 | 자체 호스팅 불가, 비용 발생, 제한된 커스터마이징 |
| Weaviate | 오픈소스 (BSD-3) |
내장형 벡터화기, 그래프 기반 검색, RESTful API 제공 | 빠른 프로토타이핑, 다양한 언어 지원, 유연한 스키마 | 대규모 데이터 처리 시 성능 저하 가능 |
| Qdrant | 오픈소스 (Apache 2.0) |
실시간 업데이트, 필터링 지원, WASM 기반 클라이언트 제공 | 빠른 검색 속도, 쉬운 통합, 경량화된 아키텍처 | 복잡한 쿼리 처리에 제한적 |
| FAISS | 오픈소스 (MIT) |
Facebook 개발, 다양한 인덱스 알고리즘, GPU 지원 | 높은 성능, 대규모 데이터 처리에 적합, 커스터마이징 용이 | 자체 호스팅 필요, 관리 기능 부족 |
| Chroma | 오픈소스 (Apache 2.0) |
LLM 최적화, 간단한 설정, 빠른 배포 가능 | 빠른 개발 사이클, 경량화된 구조, 쉬운 통합 | 대규모 데이터 처리에 제한적 |
| pgvector | 오픈소스 (허용적 라이선스) |
PostgreSQL 확장 모듈, 벡터 연산 지원 | 기존 RDBMS와의 통합 용이, 간단한 설정 | 고차원 벡터 처리에 성능 제한 |
선택시 고려 사항
규모
- 대규모 데이터 처리에는 Milvus, FAISS가 적합
- 소규모 또는 중간 규모에는 Chroma가 개발 친화적으로 효율적
배포 방식
- 자체 호스팅이 필요한 경우 Milvus, Weaviate, Qdrant 고려
- FAISS는 라이브러리 형태로 배포됨
- 관리형 서비스를 원한다면 Pinecone 고려
- Milvus, Weaviate, Qdrant 도 관리형 서비스 제공함
통합성
- 기존 RDBMS와의 통합이 필요하다면 pgvector를
- LLM과의 통합이 중요하다면 Chroma를 고려 : LLM 개발 워크플로우와 궁합 좋음
- 그 외 대부분의 Vector DB 들이 LLM 개발과 궁합 좋음
주의사항
- 이 포스팅은 검색 및 chatGPT 답변을 기반한 것이므로 반드시 경험을 토대로 검증 필요!
Reference
comparing-vector-databases-feedfb92c6f1
comparative-analysis-of-top-14-vector-databases
vectordbs-comparison-pros-cons-jimmy-wang-scjqc
vector-comparison/
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