벡터 데이터베이스 비교 2025

벡터 데이터베이스란?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 수행하는 특화된 데이터베이스입니다. RAG, 추천 시스템, 시맨틱 검색 등에 핵심적으로 사용됩니다.

주요 벡터 데이터베이스 비교

한눈에 보기

Pinecone

특징

• 완전 관리형 서비스: 인프라 관리 불필요
• 서버리스 옵션: 사용량 기반 과금
• 멀티 리전 지원: 글로벌 배포

장점

✅ 설정이 가장 간단
✅ 뛰어난 확장성 (수십억 벡터)
✅ 엔터프라이즈급 SLA
✅ 메타데이터 필터링

단점

❌ 클라우드 전용 (셀프호스팅 불가)
❌ 비용이 높을 수 있음
❌ 벤더 종속

가격

• 무료: 1개 인덱스, 10만 벡터
• Starter: $25/월
• Standard: 사용량 기반
• Enterprise: 협의

코드 예제

from pinecone import Pinecone

pc = Pinecone(api_key="your-api-key")
index = pc.Index("my-index")

# 업서트
index.upsert(vectors=[
    {"id": "vec1", "values": [0.1, 0.2, ...], "metadata": {"category": "tech"}}
])

# 검색
results = index.query(
    vector=[0.1, 0.2, ...],
    top_k=10,
    filter={"category": {"$eq": "tech"}}
)

적합한 경우

• 빠른 프로덕션 배포 필요
• 대규모 데이터 처리
• 인프라 관리 리소스 없음

Weaviate

특징

• 하이브리드 검색: 벡터 + 키워드 검색 결합
• GraphQL API: 유연한 쿼리
• 모듈화 아키텍처: 다양한 벡터라이저 지원

장점

✅ 오픈소스 (셀프호스팅 가능)
✅ 하이브리드 검색 내장
✅ 풍부한 데이터 모델링
✅ 멀티모달 지원

단점

❌ 설정이 복잡할 수 있음
❌ 메모리 사용량 높음
❌ 학습 곡선

코드 예제

import weaviate

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# 스키마 정의
client.schema.create_class({
    "class": "Article",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [
        {"name": "title", "dataType": ["text"]},
        {"name": "content", "dataType": ["text"]}
    ]
})

# 하이브리드 검색
result = client.query.get("Article", ["title", "content"]) \
    .with_hybrid(query="AI 기술", alpha=0.5) \
    .with_limit(10) \
    .do()

적합한 경우

• 하이브리드 검색이 필요한 경우
• 복잡한 데이터 모델링
• 오픈소스 선호

Chroma

특징

• 개발자 친화적: 가장 쉬운 시작
• 임베디드 모드: 애플리케이션에 직접 내장
• LangChain 통합: 원활한 연동

장점

✅ 설치 및 시작이 가장 쉬움
✅ 로컬 개발에 최적
✅ LangChain과 긴밀한 통합
✅ 완전 무료 (오픈소스)

단점

❌ 프로덕션 확장성 제한
❌ 클러스터링 미지원
❌ 엔터프라이즈 기능 부족

코드 예제

import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my-collection")

# 추가
collection.add(
    documents=["문서1", "문서2"],
    metadatas=[{"source": "web"}, {"source": "pdf"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

# 검색
results = collection.query(
    query_texts=["검색어"],
    n_results=10
)

적합한 경우

• 프로토타입/MVP 개발
• 로컬 RAG 애플리케이션
• LangChain 기반 프로젝트

Qdrant

특징

• Rust 기반: 뛰어난 성능
• 페이로드 필터링: 강력한 메타데이터 쿼리
• 다양한 배포 옵션: 클라우드, Docker, Kubernetes

장점

✅ 매우 빠른 검색 속도
✅ 메모리 효율적
✅ 풍부한 필터링 옵션
✅ 훌륭한 문서화

단점

❌ Pinecone보다 설정 복잡
❌ 커뮤니티 규모 작음
❌ 일부 고급 기능 유료

코드 예제

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

client = QdrantClient("localhost", port=6333)

# 컬렉션 생성
client.create_collection(
    collection_name="my-collection",
    vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
)

# 검색
results = client.search(
    collection_name="my-collection",
    query_vector=[0.1, 0.2, ...],
    limit=10,
    query_filter={
        "must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]
    }
)

적합한 경우

• 고성능이 중요한 경우
• 복잡한 필터링 요구사항
• 셀프호스팅 선호

선택 가이드

프로젝트 단계별

요구사항별

결론

벡터 데이터베이스 선택은 프로젝트의 규모, 예산, 기술 역량에 따라 달라집니다:

• 처음 시작: Chroma로 빠르게 프로토타입
• 프로덕션 전환: Pinecone(관리형) 또는 Qdrant(성능)
• 하이브리드 검색: Weaviate
• 비용 최적화: Qdrant 셀프호스팅