상위 5가지 오픈 소스 벡터 검색 엔진: 2025년 종합 비교 가이드

벡터 검색은 많은 AI 애플리케이션에서 중요한 구성 요소가 되어 기존 데이터베이스가 처리할 수 없는 효율적인 유사성 기반 쿼리를 가능하게 해줍니다. 문제는 방대한 데이터 세트에서 벡터와 가장 가까운 이웃을 찾는 것인데, 바로 이 부분에서 벡터 검색 엔진이 등장합니다. 오픈 소스 커뮤니티는 여러 가지 고품질 옵션을 개발했지만 특정 사용 사례, 기술 전문성, 팀 요구 사항에 적합한 옵션을 선택하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 벡터 검색은 데이터를 의미론적 의미를 포착하는 벡터로 변환하고 벡터 사이의 거리를 측정하여 유사한 항목을 찾는 것입니다. 기존 검색 엔진은 역 인덱스와 정확한 키워드 매칭을 사용하는 반면, 벡터 검색은 정확한 용어 매칭을 요구하지 않고 의미적 유사성을 이해합니다. 벡터 검색 엔진의 주요 성능 지표에는 쿼리 속도, 리콜, 인덱스 구축 시간, 메모리 사용량, 확장성 등이 있습니다. 벡터 검색은 상품 추천 시스템, AI 에이전트, 시맨틱 검색, 이미지 및 멀티미디어 유사도 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. Milvus는 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하고, 여러 인덱스 유형을 지원하며, 하이브리드 검색 기능을 제공하는 인기 있는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. Milvus는 다른 벡터 데이터베이스로부터의 마이그레이션 경로가 간단하며, 관리형 서비스인 Zilliz Cloud를 통해 고객의 운영 오버헤드를 제거합니다. 또 다른 인기 있는 벡터 검색 라이브러리인 Faiss는 Facebook AI Research에서 개발했으며 CPU와 GPU 실행에 모두 최적화되어 있습니다.