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벡터 데이터베이스의 현재 상황과 주요 제품 분석

일일 보고서 2024년 07월 19일
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목차

  1. 요약
  2. 벡터 데이터베이스의 정의와 중요성
  3. 주요 벡터 데이터베이스 제품 분석
  4. 벡터 데이터베이스 시장 동향
  5. LLM 및 생성 AI 애플리케이션에서의 벡터 데이터베이스 활용
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 벡터 데이터베이스의 현재 시장 상황과 주요 응용 프로그램을 평가하여 벡터 DB의 중요성과 효율성을 탐구합니다. 리포트는 벡터 데이터베이스의 개념과 주요 기능을 설명하고, Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus, pgvector, 그리고 MongoDB Atlas Vector Search와 같은 주요 제품을 분석합니다. 각 제품의 시장 가치와 기술 스택을 통해 벡터 데이터베이스 기술이 LLM 애플리케이션, 실시간 데이터 처리, 오픈소스 솔루션의 확산 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다. 또한, 벡터 데이터베이스의 시장 동향과 성장 가능성을 통해 기업의 데이터 처리 및 분석 능력 향상에 기여할 수 있는 방법을 조명합니다.

2. 벡터 데이터베이스의 정의와 중요성

  • 2-1. 벡터 데이터베이스의 개념

  • 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 벡터 형태로 최적화하여 저장하고 이를 검색하는 데 특화된 데이터베이스 입니다. 벡터는 데이터를 설명하는 수학적인 표현으로, 글, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 벡터로 변환해 효율적으로 보관하고 검색할 수 있습니다. 이렇게 변환된 벡터 데이터를 통해 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있으며, 텍스트를 적게 사용하고도 더 풍부한 관련 정보를 활용할 수 있는 장점이 있습니다.

  • 2-2. 벡터 데이터베이스의 주요 기능과 특징

  • 벡터 데이터베이스는 여러 기능과 특징이 있습니다. 예를 들어, 벡터 데이터는 격리된 공간에서 저장되며 원본 데이터를 직접 노출하지 않기 때문에 높은 수준의 데이터 프라이버시를 유지할 수 있습니다. 또한, 네이티브 벡터 데이터 유형 및 거리 함수의 최적화된 구현을 지원하여 표준 SQL을 통해 효율적인 의미 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이러한 벡터화된 데이터는 검색 성능을 향상시키고, 환각 현상을 줄이며, 데이터 정확도를 높이는 데 유리합니다.

  • 2-3. 벡터 데이터베이스의 중요성

  • 벡터 데이터베이스는 다양한 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 챗GPT와 같은 생성AI 애플리케이션에서 벡터 데이터베이스는 관련 컨텍스트를 검색하는 데 활용되어 결과의 품질을 높이고 환각을 줄입니다. 기업들은 벡터 DB를 통해 최신 데이터를 포함한 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있으며, 이를 통해 데이터 프라이버시, 검색 품질, 보안 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 벡터 DB는 LLM 적용 애플리케이션에 있어서 필수적인 기술 스택으로 자리 잡고 있으며, 다양한 산업 분야에서 그 활용 범위가 확대되고 있습니다.

3. 주요 벡터 데이터베이스 제품 분석

  • 3-1. Pinecone

  • Pinecone은 최근 벡터 데이터베이스 시장에서 주목받는 제품 중 하나입니다. 지난 2023년 4월, Pinecone은 시리즈 B 펀딩에서 1억 달러를 유치하며 7억 5천만 달러의 기업 가치를 인정받았습니다. 이는 벡터 데이터베이스가 LLM(대규모 언어 모델) 적용 애플리케이션에 있어 중요한 스택이 되고 있음을 보여줍니다.

  • 3-2. Weaviate

  • Weaviate도 주요 벡터 데이터베이스 제품으로, 다양한 기업이 이를 사용하고 있습니다. 특히 AI 기반 응용 프로그램에 필수적인 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 적합합니다.

  • 3-3. Chroma

  • Chroma는 벡터 데이터베이스 시장에서 점점 중요해지고 있는 제품입니다. 이 제품은 벡터 임베딩 및 검색 기능을 통해 GPT와 같은 모델이 더 높은 품질의 결과를 제공할 수 있도록 도와줍니다.

  • 3-4. Milvus

  • Milvus는 실시간 대용량 데이터셋을 분석하는데 효과적인 벡터 데이터베이스로, 특히 빠른 쿼리와 분석에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 다양한 산업에서 신속한 데이터 중심 결정을 지원합니다.

  • 3-5. pgvector

  • pgvector는 PostgreSQL 기반의 벡터 데이터베이스로, 2024년 Retool AI 현황 보고서에서 21.3%의 득표율을 얻어 가장 사랑받는 벡터 데이터베이스 중 하나로 선정되었습니다. MongoDB Atlas Vector Search와 근소한 차이로 사실상 동률을 기록하였습니다.

  • 3-6. MongoDB Atlas Vector Search

  • MongoDB Atlas Vector Search는 Retool의 2023년과 2024년 보고서에서 2년 연속으로 가장 사랑받는 벡터 데이터베이스로 선정되었습니다. 2024년 보고서에서는 순추천지수(NPS)에서 가장 높은 점수를 받으며, 21.1%의 득표율로 작은 차이로 2위를 차지했습니다. 이는 AI 스택에서의 높은 성능 및 커뮤니티 피드백을 반영한 결과입니다.

4. 벡터 데이터베이스 시장 동향

  • 4-1. 시장 크기 및 성장

  • 벡터 데이터베이스 시장은 데이터 수요의 급증에 따라 크게 성장하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 애플리케이션을 통해 원격 작업이나 소비자 행동의 변화를 분석하는 데 필수적인 벡터 데이터베이스는 효율적인 데이터 처리를 제공함으로써 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 특히 2022년에는 솔루션 부문이 전체 시장의 약 63%를 차지했으며, 이 부문은 향후 몇 년간 AI와 머신러닝 및 산업 전반에서의 대규모 데이터 애플리케이션 확장으로 인해 큰 성장을 기대하고 있습니다.

  • 4-2. 오픈소스 솔루션의 영향

  • 오픈소스 벡터 데이터베이스 솔루션의 인기는 시장에 거대한 영향을 미치고 있습니다. 특히, Qdrant Solutions는 2023년 2월에 오픈 소스 벡터 검색 데이터베이스를 관리할 수 있는 클라우드 플랫폼을 도입하여 접근성과 확장성을 개선했습니다. 또한 Databricks의 벡터 검색 공개 이후 벡터 데이터베이스 사용률은 186% 증가했고, 상위 10개 제품 중 9개가 오픈 소스 솔루션입니다. 이러한 오픈소스 플랫폼은 커스터마이즈 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공함으로써 다양한 사용자 기반을 만족시키며, 이로 인해 시장에서의 영향력이 더욱 커지고 있습니다.

  • 4-3. 실시간 분석과 벡터 데이터베이스

  • 실시간 분석의 수요가 높아지면서 벡터 데이터베이스의 중요성도 증가하고 있습니다. 특히 SingleStore는 2023년 10월에 실시간 AI에 중점을 둔 새로운 기능을 도입했으며, MongoDB Atlas Vector Search는 실시간 데이터 처리와 AI 기반 운영 및 분석을 지원하는 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 이를 통해 사용자들은 실시간으로 데이터를 분석하고 즉각적인 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다. Retool 설문조사에 따르면, MongoDB Atlas Vector Search는 2024년 63.6%의 응답자에게 가장 사랑받는 벡터 데이터베이스로 선정되었으며, 이는 2023년의 20%에서 크게 증가한 수치입니다.

5. LLM 및 생성 AI 애플리케이션에서의 벡터 데이터베이스 활용

  • 5-1. LLM과 벡터 데이터베이스의 연관성

  • 벡터 데이터베이스는 LLM(거대 언어 모델)의 성능을 높이기 위해 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 벡터 데이터는 원본 데이터를 직접 노출하지 않으므로 추가적인 프라이버시 보호 계층을 제공합니다. 또한 데이터베이스 내부의 보안 기능, 예를 들어 암호화, 접근 제어 및 감사 로그를 통해 데이터 접근을 엄격히 관리할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 LLM을 통해 생성AI 애플리케이션의 개발을 간소화하고, 개발 비용을 절감하는 기능을 제공합니다. 이는 고객이 데이터 검색, 콘텐츠 생성 및 요약, 검색증강생성(RAG)을 수행하는 데 도움을 주며, 나아가서는 오토ML 등 다른 내장형 기능과 결합해 더욱 풍성한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.

  • 5-2. RAG(검색 증강 생성) 모델에서의 벡터 DB

  • RAG 모델에서 벡터 데이터베이스는 핵심 구성 요소로 사용됩니다. 이는 엔터프라이즈 AI 전략과 개방형 LLM 기업이 기술 스택을 구축함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 예를 들어, Databricks Vector Search의 공개 이후 벡터 DB의 사용이 377% 증가했으며, 오픈 소스 LLM은 조직의 고유한 요구 사항과 사용 사례에 맞게 커스터마이즈할 수 있는 기능 등 많은 엔터프라이즈 이점을 제공합니다. 이를 통해 LLM의 환각 현상을 줄이고, 벡터 데이터베이스를 통해 검색된 콘텐츠로 인해 결과의 품질이 올라가고 환각이 줄어드는 효과를 기대할 수 있습니다. 또한, 기업들은 데이터 프라이버시, 검색 퀄리티, 보안 문제 해결을 위해 벡터 데이터베이스를 많이 사용하고 있습니다.

  • 5-3. 벡터 데이터베이스를 활용한 애플리케이션 구축

  • 벡터 데이터를 활용한 애플리케이션 구축에서는 벡터 데이터를 자동화된 방식으로 처리하고 저장하는 기능이 중요합니다. 예를 들어, 히트웨이브 생성AI는 객체 저장소에서의 문서 검색, 파싱, 고도로 병렬화되고 최적화된 임베딩 생성, 벡터 저장소에 대한 임베딩 삽입 등 모든 과정을 자동화하여 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. 즉, 벡터화된 데이터를 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점을 통해 관련 컨텍스트를 더 풍부하게 제공할 수 있습니다. 간단히 말해, 이미지든 글이든 모든 것이 벡터로 변환되며, 이를 통해 효율적인 데이터 검색 및 처리가 이루어집니다.

6. 결론

  • 본 리포트는 벡터 데이터베이스가 다양한 산업에서 핵심적인 데이터 처리 도구로 자리 잡고 있음을 명확히 보여줍니다. Pinecone, Weaviate, MongoDB Atlas Vector Search 등 주요 제품들은 실시간 데이터 처리 능력과 높은 정확성, 데이터 프라이버시 기능을 지원하여 기업의 데이터 기반 의사 결정을 혁신적으로 개선합니다. 시장 동향 분석 결과, 향후 몇 년간 벡터 데이터베이스 시장은 AI 및 머신러닝 애플리케이션의 확산, 오픈소스 솔루션의 증가 등으로 더욱 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나, 벡터 데이터베이스의 효율성과 확장성을 높이기 위해서는 지속적인 기술 개발과 표준화가 필요합니다. 미래에는 더욱 다양한 애플리케이션과의 통합을 통해 벡터 데이터베이스가 데이터 처리 분야에서 혁신적인 도구로 자리잡을 것입니다. 이를 통해 기업들은 데이터 프라이버시, 검색 퀄리티, 보안 문제를 효율적으로 해결하며, 벡터 데이터베이스의 실질적 적용 가능성을 높일 수 있을 것입니다.

7. 용어집

  • 7-1. 벡터 데이터베이스 [기술]

  • 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터(텍스트, 이미지, 영상 등)를 벡터 형태로 저장하고 빠르게 검색하는 데이터베이스입니다. 주로 AI 및 머신러닝 애플리케이션에서 사용되며, 관련 컨텍스트를 풍부하게 제공해 데이터 처리의 효율성과 정확성을 높입니다.

  • 7-2. Pinecone [제품]

  • Pinecone은 클라우드 기반 벡터 데이터베이스로, 대기업이 필요로 하는 다양한 기능을 제공하며 사용자가 쉽게 시작할 수 있습니다. 높은 성능과 안정성을 자랑하며, 인공지능과 머신러닝 애플리케이션에 널리 사용됩니다.

  • 7-3. Weaviate [제품]

  • Weaviate는 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 단일 노드 성능이 뛰어나고 사용자 맞춤형 애플리케이션을 구축하는 데 최적화 되어 있습니다. 커뮤니티 중심의 혁신이 활발하게 이루어지고 있는 점이 특징입니다.

  • 7-4. MongoDB Atlas Vector Search [제품]

  • MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB의 벡터 검색 기능으로, 벡터 데이터베이스의 장점을 결합하여 고성능 검색을 지원합니다. 최근 Retool AI 설문조사에서 가장 사랑받는 벡터 데이터베이스로 선정되었습니다.

  • 7-5. Milvus [제품]

  • Milvus는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 처리하는 데 특화된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 다양한 AI 및 머신러닝 애플리케이션에 사용되며, 빠른 검색 속도와 높은 정확성이 특징입니다.

8. 출처 문서