2026년 최고의 AI 데이터베이스 솔루션

AI를 운영 환경에 배포하려면 단순히 벡터 저장소 이상의 것이 필요합니다. RAG 파이프라인에는 복잡한 엔터프라이즈 지식이 필요한 반면, AI 에이전트는 제대로 작동하기 위해 실시간 운영 데이터에 접근하고 이를 유지해야 합니다. 여기서 과제는 분명합니다. 정확한 AI 검색과 기존 트랜잭션 데이터베이스 간의 간극을 줄여야 한다는 점입니다.

최적의 AI 데이터베이스는 이러한 기능을 어떻게 결합하느냐에 따라 달라집니다. 기존 Postgres 데이터베이스를 특화된 시스템으로 확장하거나, 단일 데이터 플랫폼 내에 이러한 워크로드를 통합할 수 있습니다. 하지만 애플리케이션을 운영 환경으로 이전할 때 각 접근 방식마다 데이터 최신성과 성능 측면에서 트레이드오프가 존재합니다.

본 가이드에서는 검색 및 리트리벌 기능, 서버리스 스케일링, Postgres 호환성, 높은 동시성, 저지연 성능을 기준으로 10가지 AI 데이터베이스 솔루션을 비교합니다. 각 옵션이 이러한 기준에서 어떻게 작동하며, 기존 스택 및 운영 AI 워크로드에 따라 어떤 솔루션이 적합한지 살펴봅니다.

TL;DR

• 최적의 AI 데이터베이스는 기존 데이터 스택과 워크로드에 따라 결정됩니다. 주요 고려 사항에는 검색 기능, Postgres 호환성, 서버리스 스케일링, 동시성, 지연 시간이 포함됩니다.
• 기존 PostgreSQL을 사용 중인 팀은 별도의 데이터베이스를 도입하지 않고도 pgvector를 사용해 벡터 검색 기능을 추가할 수 있습니다. 대규모 벡터 리트리벌 중심의 워크로드의 경우 Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate와 같은 전용 데이터베이스가 맞춤형 검색 기능을 제공합니다.
• 벡터 리트리벌이 해당 에코시스템 내에 이미 저장된 애플리케이션 데이터와 가까이 유지되어야 하는 경우 MongoDB Atlas Vector Search 및 Redis Vector가 좋은 선택지가 될 수 있습니다.
• 분석, 데이터 엔지니어링, 머신러닝과 함께 트랜잭션 Postgres 및 AI 검색이 필요한 경우, Lakebase는 Databricks 플랫폼 내에서 이러한 워크로드를 하나로 통합해 줍니다.

AI 데이터베이스 솔루션이란 무엇인가요?

AI 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 사용하는 데이터를 저장, 검색, 제공하도록 설계된 데이터베이스입니다. 여기에는 시맨틱 검색을 위한 벡터 임베딩, 검색 증강 생성(RAG) 시스템이 검색하는 비정형 콘텐츠, AI 에이전트가 작업을 실행할 때 읽고 업데이트하는 운영 데이터가 포함될 수 있습니다.

AI 데이터베이스는 벡터 검색, 전문 검색(Full-text search), 하이브리드 검색과 같은 AI 리트리벌 패턴용 기능을 통해 기존 데이터베이스의 역량을 확장합니다. 아키텍처에 따라 고성능 벡터 리트리벌에 특화되거나 AI 검색을 관계형 데이터 및 트랜잭션 작업과 결합할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션은 데이터를 저장하고 업데이트하는 시스템 가까이에 두면서 관련 컨텍스트를 검색할 수 있습니다.

AI 데이터베이스 솔루션의 유형

본 가이드의 솔루션은 데이터 저장 및 검색 방식에 따라 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.

• 벡터 데이터베이스: 벡터 임베딩을 대규모로 저장, 인덱싱, 검색하도록 전용으로 설계된 데이터베이스입니다. Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant와 같은 솔루션은 주로 유사도 및 시맨틱 검색을 위해 설계되어 RAG 및 추천 시스템과 같이 리트리벌 비중이 높은 워크로드에 적합합니다.
• AI 검색 기능을 갖춘 관계형 데이터베이스: 관계형 데이터베이스 시스템에 벡터 및 기타 AI 검색 기능을 추가한 솔루션입니다. 예를 들어 pgvector를 사용하는 PostgreSQL 및 Lakebase Postgres를 활용하면 별도의 벡터 데이터베이스를 유지 관리할 필요 없이 AI 리트리벌을 구조화된 데이터 및 트랜잭션 작업과 결합할 수 있습니다.

본 가이드에서는 특화된 벡터 데이터베이스가 적합한 경우와 AI 및 운영 데이터를 관계형 데이터베이스 내에 유지하는 것이 더 적합한 경우를 판단할 수 있도록 두 접근 방식을 비교합니다.

AI 데이터베이스 솔루션 평가 기준

강력한 벡터 검색 성능만으로는 데이터베이스가 운영 환경에서 제대로 작동하는지 평가하기 어렵습니다. 스케일링 방식, 기존 데이터 스택과의 통합성, 동시 워크로드 처리 능력, 전반적인 데이터 아키텍처와의 부합 여부도 함께 고려해야 합니다. 당사는 다음 기준에 따라 각 솔루션을 평가했습니다.

• 검색 기능: 각 데이터베이스가 지원하는 리트리벌 방식(벡터, 전문 검색, 하이브리드 검색 포함)을 고려했습니다. 이는 애플리케이션이 시맨틱 유사도를 키워드 또는 구조화된 리트리벌과 결합해야 할 때 중요합니다.
• 서버리스: 서버리스 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스 인프라를 프로비저닝하고 관리할 필요가 없습니다. 이를 통해 운영 오버헤드를 줄이고 하위 서버를 관리하지 않고도 AI 애플리케이션용 데이터베이스를 더 쉽게 생성하고 실행할 수 있습니다.
• 탄력성(Elasticity): 작업이 감소할 때 스케일 다운할 수 있는 기능을 포함해 수요 변화에 맞춰 컴퓨팅을 얼마나 유연하게 스케일링할 수 있는지 평가했습니다. 탄력성은 예측 불가능한 트래픽이나 변동성이 큰 에이전트 활동이 있는 AI 워크로드에 특히 유용합니다.
• Postgres 호환성: 각 솔루션이 PostgreSQL 및 그 주변 에코시스템(SQL 툴링, 드라이버, ORM, 운영 워크플로 등)을 지원하는지 고려했습니다. 이미 Postgres를 사용 중인 팀의 경우 호환성을 통해 마이그레이션 부담을 줄이고 완전히 새로운 데이터 레이어를 도입하는 일을 방지할 수 있습니다.
• 높은 동시성: 운영 AI 애플리케이션에서는 다수의 사용자, 에이전트 및 서비스가 동시에 데이터에 접근할 수 있습니다. 워크로드가 확장됨에 따라 각 솔루션이 동시 읽기 및 쓰기를 어떻게 처리하는지 고려했습니다.
• 저지연(Low latency): 지연 시간에 민감한 워크로드에 대해 각 솔루션이 얼마나 빠르게 결과를 반환할 수 있는지 평가했습니다. 이는 단일 에이전트 실행 루프 내에서 여러 데이터베이스 또는 리트리벌 호출이 발생하는 경우 특히 중요합니다.
• 통합 거버넌스: AI 애플리케이션이 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 사용할 때 각 솔루션이 접근 권한 및 거버넌스를 어떻게 관리하는지 고려했습니다. 중앙 집중식 거버넌스를 통해 아키텍처에 추가되는 모든 전용 데이터베이스에 대해 별도의 권한 및 정책을 유지 관리해야 하는 번거로움을 줄일 수 있습니다.
• 분석 통합: 데이터 보강 및 후속 분석을 위해 운영 및 AI 애플리케이션 데이터를 분석 시스템과 얼마나 쉽게 연결할 수 있는지 평가했습니다. 긴밀한 통합을 통해 데이터 이동을 줄이고 최신 애플리케이션 데이터를 분석 및 AI 워크플로에서 더욱 쉽게 활용할 수 있습니다.

이러한 기준을 종합적으로 살펴보면 단순한 벡터 검색 성능을 넘어 각 데이터베이스가 운영 환경에 얼마나 적합한지 더 넓은 관점에서 파악할 수 있습니다.

AI 데이터베이스 솔루션 비교

아래 표에서는 앞서 확인한 주요 운영 기준에 따라 각 솔루션을 나란히 비교해 봅니다.

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase는 Databricks Data Intelligence Platform의 운영 및 AI 애플리케이션을 위해 구축된 서버리스 Postgres 데이터베이스입니다. 트랜잭션 데이터를 분석 및 AI 워크로드에 더 가깝게 배치하여 운영 데이터와 분석 데이터 간의 별도 시스템 및 동기화 파이프라인을 유지 관리할 필요성을 줄여줍니다.

최적의 사용 사례: Lakebase는 AI 검색, 분석 및 머신러닝과 함께 트랜잭션 Postgres가 필요한 팀에 가장 잘 맞습니다. 특히 에이전트가 동일한 광범위한 데이터 환경 내에서 컨텍스트를 검색하고 운영 데이터를 지속적으로 읽거나 업데이트해야 할 때 유용합니다.

주요 기능

• 서버리스 및 탄력적 아키텍처: Lakebase는 데이터베이스 인프라를 프로비저닝할 필요가 없으며 컴퓨팅과 스토리지 분리를 지원합니다. 컴퓨팅은 워크로드 수요에 따라 확장될 수 있으므로 트래픽이 가변적이거나 예측할 수 없는 애플리케이션에 적합합니다.
• Postgres 호환성: Lakebase는 친숙한 PostgreSQL 구문, 드라이버, ORM 및 툴링을 지원하므로 새로운 데이터베이스 인터페이스를 도입하지 않고도 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• AI 검색: Lakebase는 관계형 쿼리와 함께 벡터, 전문(full-text) 및 하이브리드 검색을 지원합니다. 벡터 검색 기능은 pgvector와 호환되어 시맨틱 검색을 구조화된 트랜잭션 애플리케이션 데이터와 결합할 수 있습니다.
• Databricks 통합 및 거버넌스: Lakebase는 운영 데이터를 광범위한 Databricks 환경에 연결하여 애플리케이션 데이터가 Databricks 거버넌스 기능을 사용하는 동안 분석 및 AI 워크플로에 참여할 수 있도록 지원합니다.
• 쓰기 성능: Lakebase는 이전 Lakebase 아키텍처에 비해 최대 5배 높은 쓰기 처리량, 2배 낮은 p99 읽기 테일 지연 시간, 94% 적은 Write-Ahead Log (WAL) 트래픽을 제공합니다. 상태 비저장(stateless) 컴퓨팅 레이어는 WAL 레코드를 분산 스토리지로 스트리밍하여 에이전트와 사용자가 운영 상태를 자주 업데이트하는 애플리케이션을 지원합니다.
• 높은 동시성 및 저지연: Lakebase는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 컴퓨팅 리소스가 워크로드 수요에 응답할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 프로덕션 애플리케이션에 필요한 동시 트랜잭션 워크로드 및 저지연 액세스를 위해 설계되었습니다.

단점

• Lakebase의 가장 강력한 통합 이점은 이미 Databricks 생태계를 사용하고 있는 팀에 적용됩니다.
• 대규모 벡터 검색에만 전념하는 워크로드의 경우 전용 벡터 데이터베이스가 더 간단한 선택일 수 있습니다.

Pinecone

Pinecone은 벡터 임베딩을 대규모로 저장, 인덱싱 및 검색하기 위해 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스입니다. 데이터베이스 클러스터를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없는 서버리스 인프라를 바탕으로 시맨틱 검색 및 RAG와 같은 AI 검색 워크로드를 위해 설계되었습니다.

최적의 사용 사례: Pinecone은 대규모 시맨틱 검색 및 RAG를 위한 관리형 목적 특화 벡터 데이터베이스가 필요한 팀에 가장 잘 맞습니다.

주요 기능

• 벡터 및 하이브리드 검색: Pinecone은 시맨틱 검색과 어휘 검색을 결합한 하이브리드 검색뿐만 아니라 조밀(dense) 벡터 검색을 지원합니다. 메타데이터 필터링은 저장된 레코드와 관련된 특성을 사용하여 결과를 더욱 좁힐 수 있습니다.
• 서버리스 및 탄력적 아키텍처: Pinecone은 기본 인프라를 관리하며 쿼리 실행에서 스토리지를 분리합니다. 리소스는 수요에 따라 확장될 수 있으므로 가변적인 검색 워크로드가 있는 애플리케이션에 적합합니다.
• 높은 동시성 및 저지연: Pinecone은 고처리량 벡터 검색을 위해 설계되었으며 보다 예측 가능한 성능이 필요한 워크로드를 위해 읽기 용량을 확장하는 옵션을 제공합니다.

단점

• 관계형 및 트랜잭션 애플리케이션 데이터에는 일반적으로 별도의 데이터베이스가 필요합니다.
• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으며 팀이 기존 SQL 워크플로를 재사용할 수 없습니다.
• 별도의 벡터 데이터베이스를 도입하면 추가적인 데이터 동기화, 거버넌스 및 분석 시스템과의 통합이 필요할 수 있습니다.

Weaviate

Weaviate는 시맨틱 및 하이브리드 검색을 위해 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 임베딩과 함께 객체를 저장하고 메타데이터 필터링을 지원하여 애플리케이션이 시맨틱 검색과 구조화된 조건을 결합할 수 있도록 합니다. 팀은 Weaviate를 관리형 클라우드 서비스로 사용하거나 자체 인프라 내에 배포할 수 있습니다.

최적의 사용 사례: Weaviate는 유연한 검색 기능과 관리형 및 자체 호스팅 배포 옵션이 필요한 RAG, 시맨틱 검색 및 지식 검색 애플리케이션을 구축하는 팀에 가장 잘 맞습니다.

주요 기능

• 벡터 및 하이브리드 검색: Weaviate는 벡터 검색을 BM25 키워드 검색과 결합하고 메타데이터 필터링을 지원하여 애플리케이션이 시맨틱 유사성과 정확한 단어 검색의 균형을 맞출 수 있도록 합니다.
• 관리형 및 자체 호스팅 배포: Weaviate Cloud는 관리형 배포 옵션을 제공하며, 오픈 소스 배포는 팀에 인프라 및 구성에 대한 더 많은 제어권을 제공합니다.
• 높은 동시성 및 저지연: Weaviate는 수평 확장 및 샤딩을 통해 분산 벡터 워크로드를 지원합니다. 검색 성능은 데이터셋 크기, 인덱스 구성, 인프라, 쿼리 복잡성 등의 요인에 따라 달라집니다.
• 통합 벡터화: Weaviate는 임베딩 제공업체와 연결하여 데이터 수집 중에 벡터 표현을 생성할 수 있으므로 별도의 벡터화 파이프라인을 유지 관리할 필요성을 줄여줍니다.

단점

• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 기존 PostgreSQL 워크플로 및 툴링이 직접 이전되지 않습니다.
• 자체 호스팅 배포는 추가적인 인프라 및 운영 부담을 초래할 수 있습니다.
• 복잡한 관계형 쿼리 또는 트랜잭션 워크로드가 필요한 애플리케이션에는 여전히 별도의 운영 데이터베이스가 필요할 수 있습니다.
• 운영 및 분석 데이터베이스와 함께 Weaviate를 사용하면 추가적인 데이터 동기화, 거버넌스 및 통합 요구 사항이 발생할 수 있습니다.

PostgreSQL + pgvector

pgvector는 Postgres에 벡터 유사성 검색 기능을 추가하는 오픈 소스 PostgreSQL 확장 프로그램입니다. 이를 통해 동일한 데이터베이스 및 SQL 워크플로를 사용하여 기존 관계형 및 트랜잭션 데이터와 함께 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다.

최적의 사용 사례: PostgreSQL + pgvector는 별도의 벡터 데이터베이스를 도입하지 않고 시맨틱 검색이나 RAG를 추가하려는 이미 Postgres를 사용 중인 팀에 가장 잘 맞습니다.

주요 기능

• 벡터 검색: pgvector는 HNSW 및 IVFFlat 인덱스를 포함한 정확한 및 근사 최근접 이웃 검색을 지원합니다. 벡터 쿼리는 PostgreSQL 필터링 및 기타 SQL 작업과 결합될 수도 있습니다.
• Postgres 네이티브: pgvector는 PostgreSQL 확장 프로그램으로 실행되므로 친숙한 SQL, 트랜잭션, 드라이버, ORM 및 기타 PostgreSQL 툴링을 계속 사용하는 동시에 벡터 검색 기능을 추가할 수 있습니다.
• 배포 유연성: PostgreSQL + pgvector는 PostgreSQL 환경이 해당 확장 프로그램을 지원하는 곳이라면 어디서나 실행할 수 있습니다. 서버리스 및 탄력적 스케일링 기능은 선택한 데이터베이스 제공업체와 배포 모델에 따라 달라집니다.
• 관계형 및 벡터 데이터: 임베딩은 PostgreSQL 내에서 애플리케이션 데이터와 함께 저장될 수 있으므로, 시맨틱 검색을 구조화된 쿼리 및 트랜잭션 작업과 결합할 수 있습니다.

단점

• 벡터 검색과 트랜잭션 워크로드가 데이터베이스 리소스를 공유하므로, 두 워크로드 중 하나가 증가함에 따라 리소스 경합이 발생할 수 있습니다.
• 대규모 벡터 워크로드를 확장하려면 추가 인덱싱, 파티셔닝 및 인프라 튜닝이 필요할 수 있습니다.
• 서버리스 스케일링, 탄력성, 거버넌스 및 분석 통합은 pgvector 자체보다는 PostgreSQL 플랫폼과 주변 인프라에 크게 의존합니다.

Milvus

Milvus는 대규모 유사도 검색을 위해 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 분산 아키텍처를 통해 스토리지, 쿼리, 인덱싱 및 데이터 처리 구성 요소를 분리하므로 팀이 벡터 검색 워크로드의 다양한 부분을 독립적으로 확장할 수 있습니다.

최적의 유스케이스: Milvus는 분산 스케일링과 배포에 대한 정교한 제어가 필요한 대규모 벡터 검색 또는 RAG 워크로드를 운영하는 팀에 가장 적합합니다.

주요 기능

• 대규모 벡터 검색: Milvus는 대규모 벡터 임베딩 컬렉션에 대한 유사도 검색에 특화되어 구축되었으며, 다양한 성능 및 리소스 요구사항에 맞춰 여러 근사 최근접 이웃 인덱싱 전략을 지원합니다.
• 분산 아키텍처: 쿼리, 인덱싱, 스토리지 및 데이터 서비스를 독립적으로 확장할 수 있으므로 팀에서 검색 워크로드의 수요에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다.
• 관리형 및 자체 호스팅 배포: Milvus는 자체 인프라 내에 배포할 수 있으며, Zilliz Cloud는 하위 클러스터를 직접 운영하고 싶지 않은 팀을 위한 관리형 및 서버리스 옵션을 제공합니다.
• 높은 동시성과 낮은 지연 시간: 분산 아키텍처는 동시 워크로드 전체에서 고처리량 벡터 검색을 지원하도록 설계되었습니다. 실제 지연 시간은 인덱스 유형, 데이터셋 크기, 하드웨어, 필터링 및 배포 구성 등의 요인에 따라 달라집니다.
• GPU 가속: Milvus는 GPU 가속 인덱싱 및 검색을 지원하므로 연산량이 많은 벡터 워크로드의 성능을 향상시킬 수 있는 또 다른 옵션을 제공합니다.

단점

• 자체 호스팅 분산 배포는 상당한 인프라 및 운영 복잡성을 초래할 수 있습니다.
• Milvus는 PostgreSQL 대신 자체 아키텍처와 API를 사용하므로 기존 Postgres 워크플로 및 툴링을 그대로 적용할 수 없습니다.
• 관계형 트랜잭션도 필요한 애플리케이션에는 별도의 운영 데이터베이스가 필요할 수 있습니다.
• 운영 및 분석 시스템과 함께 Milvus를 실행하면 추가적인 데이터 동기화, 거버넌스 및 통합 요구사항이 생길 수 있습니다.

Qdrant

Qdrant는 Rust로 작성된 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 구조화된 메타데이터 필터링을 사용한 벡터 유사도 검색용으로 설계되었습니다. AI 애플리케이션을 위한 시맨틱 및 하이브리드 검색을 지원하며 Qdrant Cloud를 통해 배포하거나 자체 인프라 내에 배포할 수 있습니다.

최적의 유스케이스: Qdrant는 유연한 벡터 검색, 고급 메타데이터 필터링, 관리형과 자체 호스팅 배포 옵션 중 선택이 필요한 RAG 및 시맨틱 검색 애플리케이션을 구축하는 팀에 가장 적합합니다.

주요 기능

• 벡터 검색 및 필터링: Qdrant는 벡터 유사도 검색과 구조화된 페이로드 데이터에 대한 필터링을 결합하여, 애플리케이션이 메타데이터 및 기타 조건을 사용하여 시맨틱 검색 결과를 좁힐 수 있도록 합니다.
• 하이브리드 및 다단계 검색: Qdrant는 밀집(dense) 및 희소(sparse) 벡터, 다중 쿼리, 리랭킹 방식을 결합한 검색 전략을 지원합니다. 이를 통해 기본 벡터 유사도 이상의 기능이 필요한 검색 파이프라인을 구축할 때 팀에 유연성을 제공합니다.
• 관리형 및 자체 호스팅 배포: Qdrant Cloud는 관리형 옵션을 제공하고, 오픈소스 배포를 통해 팀이 자체 인프라 내에서 데이터베이스를 운영할 수 있습니다.
• 높은 동시성과 낮은 지연 시간: Qdrant는 고처리량 벡터 검색을 위해 설계되었으며 샤딩 및 복제를 통한 분산 스케일링을 지원합니다. 실제 성능은 데이터셋 크기, 인덱스 구성, 필터링, 하드웨어 및 배포 아키텍처에 따라 달라집니다.
• API 기반 통합: Qdrant는 벡터 검색을 AI 애플리케이션에 통합할 수 있도록 클라이언트 라이브러리와 함께 REST 및 gRPC 인터페이스를 제공합니다.

단점

• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 기존 SQL 워크플로 및 Postgres 툴링을 그대로 적용할 수 없습니다.
• 관계형 트랜잭션이 필요한 애플리케이션은 일반적으로 별도의 운영 데이터베이스가 필요합니다.
• 자체 호스팅 분산 배포에는 추가적인 인프라 관리 및 튜닝이 필요합니다.

Redis Vector

Redis Vector는 Redis에 벡터 검색 기능을 추가하여 애플리케이션이 자주 액세스하는 운영 데이터와 함께 임베딩을 저장하고 검색할 수 있도록 합니다. 애플리케이션 상태, 캐시된 데이터 또는 Redis에 이미 저장된 기타 데이터와 가까운 곳에서 벡터 검색이 수행되어야 하는 지연 시간에 민감한 AI 워크로드를 위해 설계되었습니다.

최적의 유스케이스: Redis Vector는 별도의 벡터 저장소를 도입하지 않고 시맨틱 검색, RAG 또는 추천 기능을 추가하고자 하는 이미 Redis를 사용 중인 팀에 가장 적합합니다.

주요 기능

• 벡터 검색 및 필터링: Redis는 인덱싱된 다른 필드에 대한 필터링과 함께 벡터 유사도 검색을 지원하여 애플리케이션이 시맨틱 검색과 구조화된 조건을 결합할 수 있도록 합니다.
• 다양한 벡터 인덱스: Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 HNSW와 정확한 벡터 검색을 위한 FLAT을 지원하므로, 팀에 검색 속도, 리소스 사용량 및 재현율(recall) 간의 다양한 트레이드오프를 제공합니다.
• 관리형 및 자체 관리형 배포: Redis Cloud는 관리형 인프라를 제공하는 반면, Redis는 자체 환경 내에 배포 및 운영할 수도 있습니다.
• 높은 동시성과 낮은 지연 시간: Redis는 고처리량, 저지연 데이터 액세스를 위해 설계되어 지연 시간에 민감한 요청 경로 내에서 검색이 발생하는 애플리케이션에 벡터 검색이 적합합니다.
• 운영 데이터 통합: 벡터 임베딩은 다른 Redis 데이터 구조와 함께 위치할 수 있어 AI 검색이 자주 변경되는 애플리케이션 데이터와 가까운 곳에서 이루어집니다.

단점

• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 팀이 PostgreSQL의 SQL 인터페이스 및 툴링을 직접 재사용할 수 없습니다.
• 복잡한 관계형 쿼리나 트랜잭션 관계가 필요한 애플리케이션은 여전히 별도의 운영 데이터베이스가 필요할 수 있습니다.
• 아직 Redis를 사용하지 않는 팀은 아키텍처에 또 다른 데이터 모델과 운영 시스템을 도입해야 합니다.
• 별도의 트랜잭션 및 분석 시스템과 함께 Redis를 사용하면 동기화, 거버넌스 및 통합 요구사항이 추가될 수 있습니다.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB는 관계형 데이터와 벡터 검색, AI 중심 분석을 결합하도록 설계된 데이터베이스입니다. 클라우드 검색에 주로 집중하는 벡터 데이터베이스와 달리 클라우드, 온프레미스, 로컬, 에지 환경 전반에서 배포를 지원하므로 애플리케이션이 데이터가 생성되는 위치와 더 가까운 곳에서 벡터 검색을 수행할 수 있습니다.

가장 적합한 유스 케이스: Actian VectorAI DB는 구조화된 비즈니스 데이터와 함께 벡터 검색이 필요할 때, 특히 배포 유연성이 중요할 때 애플리케이션에 가장 적합합니다. 또한 로컬 및 에지 환경을 지원하므로 디바이스나 데이터 소스와 더 가까운 곳에서 AI 검색을 수행해야 하는 산업, 제조업 및 기타 애플리케이션에도 유용합니다.

주요 기능

• 관계형 및 벡터 검색: Actian VectorAI DB는 동일한 데이터베이스 내에서 관계형 쿼리와 벡터 유사도 검색을 지원하므로, 애플리케이션이 각각 별도의 저장소를 유지할 필요 없이 구조화된 데이터와 임베딩을 다룰 수 있습니다.
• 유연한 배포: 이 데이터베이스는 클라우드, 온프레미스, 로컬, 에지 환경 전반에서 실행할 수 있으므로 팀이 AI 데이터 및 검색 워크로드가 작동하는 위치를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
• 에지 지원: 배포 모델이 리소스가 제한된 환경 및 임베디드 환경으로 벡터 검색을 확장하여 중앙 집중식 클라우드 인프라에만 전적으로 의존할 수 없는 애플리케이션에 적합합니다.
• 벡터 인덱싱: Actian VectorAI DB는 유사도 검색을 위한 근사 최근접 이웃(approximate nearest-neighbor) 검색 및 HNSW와 같은 인덱싱 기술을 지원합니다.
• SQL 인터페이스: 이 데이터베이스는 관계형 및 벡터 데이터에 대한 SQL 기반 액세스를 제공하지만 PostgreSQL 호환성을 제공하지는 않습니다.

단점

• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 기존 Postgres 툴링, ORM, 확장 프로그램 및 워크플로를 변경해야 할 수 있습니다.
• 이 비교 대상에 포함된 검증된 다른 옵션들에 비해 벡터 데이터베이스 워크로드에서의 생태계와 사용 실적이 상대적으로 적습니다.
• 관리형 클라우드 벡터 서비스를 주로 찾는 팀의 경우, 전용 플랫폼을 사용하는 것이 해당 유스 케이스에 더 간단하다고 느낄 수 있습니다.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB Atlas에 벡터 검색 기능을 추가하여 애플리케이션이 기존 문서 데이터와 함께 임베딩을 저장할 수 있도록 합니다. 이를 통해 팀은 별도의 벡터 데이터베이스를 도입하지 않고도 이미 MongoDB 기반으로 구축된 애플리케이션에 시맨틱 및 하이브리드 검색을 추가할 수 있습니다.

가장 적합한 유스 케이스: MongoDB Atlas Vector Search는 임베딩과 애플리케이션 데이터를 동일한 데이터베이스 내에 유지하면서 시맨틱 검색, RAG 또는 추천 기능을 추가하고자 하는, 이미 MongoDB Atlas를 사용 중인 팀에 가장 적합합니다.

주요 기능

• 벡터 및 하이브리드 검색: Atlas Vector Search는 시맨틱 검색을 지원하며 벡터 검색을 다른 검색 및 필터링 기능과 결합할 수 있어, 애플리케이션이 의미와 구조화된 문서 데이터를 모두 활용하여 결과를 검색할 수 있습니다.
• 관리형 인프라: Vector Search는 MongoDB Atlas와 통합되어 있으므로 팀은 별도의 벡터 검색 시스템을 배포하고 운영하는 대신 관리형 데이터베이스 인프라를 사용할 수 있습니다.
• 문서 네이티브 저장소: 임베딩은 MongoDB 문서 내의 애플리케이션 데이터 및 메타데이터와 함께 저장될 수 있으므로, 검색에 사용되는 정보를 소스 데이터 근처에 유지할 수 있습니다.
• 높은 동시성 및 낮은 지연 시간: Atlas는 프로덕션 애플리케이션 워크로드를 위해 설계되었으며 분산 배포 전반으로 확장할 수 있습니다. 벡터 검색 성능은 데이터세트 크기, 인덱스 구성, 필터링, 워크로드, 배포 구성과 같은 요인에 따라 달라집니다.
• MongoDB 통합: 이미 MongoDB를 사용 중인 팀은 별도의 데이터베이스 아키텍처를 도입하거나 추가 벡터 저장소를 유지 관리할 필요 없이 벡터 검색을 추가할 수 있습니다.

단점

• 가장 강력한 아키텍처상의 이점은 이미 MongoDB Atlas를 사용하고 있는 팀에 적용됩니다.
• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 PostgreSQL 툴링 및 SQL 워크플로가 직접 이전되지 않습니다.
• 특화된 벡터 검색만 필요한 팀은 검색에 특화된 유연성이 더 뛰어난 목적별 전용 벡터 데이터베이스를 선호할 수 있습니다.
• 별도의 분석 또는 거버넌스 플랫폼을 사용하는 조직의 경우 MongoDB와 해당 시스템 간에 추가적인 통합이 필요할 수 있습니다.

Chroma

Chroma는 AI 애플리케이션에서 사용되는 데이터를 저장하고 검색하도록 설계된 오픈 소스 데이터베이스입니다. 벡터, 전체 텍스트 및 메타데이터 검색을 지원하며, 시맨틱 검색 및 RAG 애플리케이션 구축을 위해 개발자 친화적인 인터페이스를 중심으로 설계되었습니다. 팀에서는 Chroma를 로컬에서 실행하거나 Chroma Cloud를 사용하여 관리형 인프라를 활용할 수 있습니다.

가장 적합한 유스 케이스: Chroma는 복잡한 분산 벡터 데이터베이스를 관리하지 않고도 AI 애플리케이션에 벡터 검색을 추가하는 명확하고 쉬운 방법을 원하는 개발자와 팀에 가장 적합합니다. 개발 및 통합의 용이성이 우선시되는 시맨틱 검색 및 RAG 애플리케이션에 특히 유용합니다.

주요 기능

• 벡터, 전체 텍스트 및 메타데이터 검색: Chroma는 동일한 시스템 내에서 여러 검색 방법을 지원하므로 애플리케이션이 시맨틱 유사도를 키워드 검색 및 메타데이터 필터링과 결합할 수 있습니다.
• 관리형 및 로컬 배포: Chroma Cloud는 관리형 인프라를 제공하며, Chroma는 개발을 위해 로컬에서 실행하거나 자체 환경 내에 배포할 수도 있습니다.
• 개발자 중심 API: Chroma는 개발자가 하위 수준의 벡터 인프라를 관리할 필요 없이 임베딩 저장, 메타데이터 첨부, AI 애플리케이션 데이터 쿼리를 수행할 수 있는 용이한 인터페이스를 제공합니다.
• AI 프레임워크 통합: Chroma는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 인기 있는 AI 개발 프레임워크와 통합되므로 기존 RAG 워크플로에 검색 기능을 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 프로덕션 검색: Chroma는 프로덕션 AI 애플리케이션을 지원하지만, 동시성, 규모 또는 지연 시간 요건이 엄격한 팀은 고유한 워크로드 및 배포 구성을 기준으로 벤치마킹해야 합니다.

단점

• PostgreSQL 호환성을 제공하지 않으므로 기존 PostgreSQL 워크플로 및 툴링이 직접 이전되지 않습니다.
• 관계형 트랜잭션이 필요한 애플리케이션은 일반적으로 별도의 운영 데이터베이스가 필요합니다.
• 매우 전문화된 분산 확장성 또는 성능 요구 사항이 있는 팀은 더 넓은 인프라 및 인덱싱 제어 권한을 제공하는 벡터 데이터베이스를 선호할 수 있습니다.
• 운영 및 분석 데이터베이스와 함께 Chroma를 사용하면 동기화, 거버넌스 및 통합 요구 사항이 추가로 발생할 수 있습니다.

올바른 AI 데이터베이스 솔루션을 선택하는 방법

적합한 AI 데이터베이스는 애플리케이션 및 기존 데이터 아키텍처 내에서 수행해야 하는 역할에 따라 달라집니다. 다음 질문을 활용해 선택지를 줄여보세요.

1. 애플리케이션에 어떤 종류의 검색이 필요한가요?

애플리케이션이 실제로 사용하는 검색 패턴부터 시작하세요. 워크로드가 주로 임베딩에 대한 시맨틱 유사도 검색인 경우 Pinecone, Qdrant, Milvus 또는 Weaviate와 같은 전용 벡터 데이터베이스가 자연스러운 선택이 될 수 있습니다.

애플리케이션에 키워드 검색, 메타데이터 필터링, 관계형 쿼리 또는 트랜잭션 작업도 필요한 경우 해당 패턴을 지원하는 데 몇 개의 별도 시스템이 필요한지 고려해 보세요. PostgreSQL + pgvector 및 Lakebase와 같은 솔루션을 사용하면 벡터 검색이 관계형 데이터와 함께 작동할 수 있으며, 다른 데이터베이스는 벡터, 전체 텍스트 및 하이브리드 검색의 다양한 조합을 제공합니다.

2. Postgres 호환성이 필요한가요?

애플리케이션이 이미 PostgreSQL에서 실행 중인 경우, pgvector는 기존 SQL 쿼리, 드라이버, ORM 및 운영 워크플로를 유지하면서 벡터 검색을 추가할 수 있는 직관적인 방법을 제공합니다.

Lakebase는 더 광범위한 Databricks 환경과 함께 운영 AI 워크로드를 위한 서버리스 Postgres가 필요할 때 더욱 강력한 옵션입니다.

3. 워크로드의 변동 폭이 얼마나 큰가요?

일반적인 트래픽과 시간에 따른 수요의 급격한 변화를 모두 고려하세요. 예측할 수 없는 트래픽, 간헐적인 에이전트 활동 또는 갑작스러운 사용량 급증이 발생하는 애플리케이션은 최고 수요에 맞춰 용량을 정적으로 할당하기보다 자동으로 확장되는 인프라를 활용하는 것이 유리합니다.

4. 동시성 및 지연 시간 요구사항은 무엇인가요?

얼마나 많은 사용자, 에이전트, 서비스 및 백그라운드 프로세스가 데이터베이스에 동시에 액세스할 수 있는지, 그리고 각 데이터베이스 작업이 애플리케이션에 어느 정도의 지연 시간을 추가할 수 있는지 고려하세요.

단일 실행에 여러 번의 검색, 읽기 및 쓰기가 포함될 수 있으므로 에이전트형(agentic) 애플리케이션에서는 이러한 요구사항이 더욱 중요합니다. 데이터베이스의 표기상의 지연 시간 수치에만 의존하지 말고, 데이터셋 크기, 인덱스 구성, 필터링, 동시 작업, 읽기/쓰기 패턴 등 실제 워크로드와 유사한 환경에서 성능을 평가하세요.

5. 운영 데이터를 다음 단계에서 어디로 보내야 하나요?

AI 애플리케이션 데이터가 서빙 데이터베이스 내에 고립되어 남아 있는 경우는 거의 없습니다. 에이전트 상호작용, 애플리케이션 상태, 검색 결과 및 기타 운영 데이터는 결국 분석, 모델 개발, 모니터링 또는 데이터 보강에 사용될 수 있습니다.

각 데이터베이스가 이러한 하위(downstream) 시스템에 얼마나 쉽게 연결되는지 고려하세요. 검색이 핵심 요구사항일 때는 전용 벡터 데이터베이스를 추가하는 것이 유용할 수 있지만, 동일한 정보가 운영, 검색 및 분석 시스템 간에 이동해야 하는 경우 또 다른 데이터 파이프라인이 생성될 수 있습니다.

6. 전체 아키텍처에서 데이터를 어떻게 거버넌스할 것인가요?

데이터베이스가 추가될 때마다 또 다른 권한 집합, 액세스 정책, 자격 증명 및 거버넌스 워크플로가 생성될 수 있습니다. 기존 데이터 환경과 함께 거버넌스를 관리할 수 있는지, 아니면 전용 데이터베이스 도입으로 인해 추가적인 보안 및 거버넌스 경계가 생기는지 고려하세요.

요약

AI 데이터베이스 선택은 사용 중인 아키텍처에 따라 달라집니다. Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant와 같은 전용 벡터 데이터베이스는 대규모 벡터 검색에 적합하며, pgvector는 기존 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 검색을 간단하게 추가할 수 있는 옵션입니다.

트랜잭션 Postgres, 탄력적인 인프라, AI 검색 및 분석 통합이 함께 필요한 애플리케이션의 경우, 개별 시스템을 유지하는 것은 동기화 및 거버넌스 오버헤드를 유발할 수 있습니다. Databricks Lakebase는 이러한 워크로드를 하나로 통합하므로 Databricks에서 운영 환경의 AI 애플리케이션을 구축하는 팀에 유용한 선택입니다.

자주 묻는 질문

어떤 AI 데이터베이스가 가장 좋은가요?

가장 좋은 AI 데이터베이스는 워크로드와 기존 데이터 스택에 따라 다릅니다. 특화된 벡터 검색이 주된 요구사항인 경우 Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate와 같은 전용 벡터 데이터베이스가 훌륭한 옵션입니다. pgvector가 적용된 PostgreSQL은 기존 Postgres 데이터베이스에 벡터 검색을 추가하려는 팀에 자연스러운 선택입니다. AI 검색, 분석, 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터와 함께 트랜잭션 Postgres가 필요한 Databricks 사용 팀의 경우, Lakebase가 훨씬 더 통합된 옵션을 제공합니다.

가장 인기 있는 AI 데이터베이스는 무엇인가요?

인기 있는 AI 데이터베이스 옵션으로는 Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate, Chroma와 같은 전용 벡터 데이터베이스뿐만 아니라 pgvector 기반 PostgreSQL, MongoDB Atlas Vector Search, Redis Vector처럼 벡터 검색 기능을 추가한 기존 데이터베이스 등이 있습니다. Databricks Lakebase는 서버리스 Postgres를 검색 기능 및 광범위한 Databricks 플랫폼과의 통합에 결합하여 또 다른 접근 방식을 제공합니다.

올바른 선택은 인기도보다는 특화된 벡터 검색, 관계형 트랜잭션, 기존 데이터베이스 에코시스템과의 호환성, 분석 및 AI 워크로드와의 밀접한 통합 중 무엇이 필요한지에 달려 있습니다.

AI가 데이터베이스를 관리할 수 있나요?

AI는 쿼리 최적화, 성능 분석, 이상 탐지, 용량 계획 및 문제 해결과 같은 데이터베이스 관리 작업을 지원할 수 있습니다. 일부 관리형 데이터베이스 플랫폼은 스케일링, 백업, 유지 관리 및 리소스 관리와 같은 인프라 작업도 자동화합니다.

하지만 이러한 기능은 플랫폼마다 다르며 데이터베이스가 프로덕션 운영의 모든 측면을 자율적으로 관리하는 것과 혼동해서는 안 됩니다. 팀은 여전히 프로덕션 시스템에 대한 적절한 모니터링, 액세스 제어, 신뢰성 관행 및 감독을 유지해야 합니다.

AI 데이터베이스를 선택할 때 무엇을 고려해야 하나요?

데이터베이스가 애플리케이션의 검색 패턴과 운영 요구사항을 얼마나 잘 지원하는지 평가하세요. 주요 고려사항으로는 벡터, 전문(full-text) 및 하이브리드 검색 기능, 서버리스 인프라 및 탄력성, 기존 데이터베이스 스택과의 호환성, 동시성 및 지연 시간 요구사항, 거버넌스, 분석 및 AI 시스템과의 통합 등이 있습니다.

운영 상태도 함께 유지하는 애플리케이션의 경우, 트랜잭션 데이터와 AI 검색을 함께 유지하는 것이 별도의 벡터 데이터베이스를 사용할 때 필요한 동기화 및 인프라 부담을 줄일 수 있는지 고려해보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)