2023년, 벡터 데이터베이스 선택을 위한 비교 및 가이드 / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023
(discuss.pytorch.kr)-
LLM, RAG, Semantic Search 등의 어플리케이션에 사용하는 Vector Database를 선택하기 위한 비교 및 가이드 글로, Vectorview 공동 창업자, 에밀 프뢰베르크(Emil Fröberg)의 글을 번역하였습니다.
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Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch 및 PGvector의 7개 Vector Database를 비교하였습니다.
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비교 항목은 다음과 같습니다.
- 오픈소스 여부
- 자체 호스팅 가능 여부
- 클라우드 관리 여부
- 벡터 전용 여부
- 개발자 경험과 커뮤니티
- QPS(Query-per-Second) 및 지연시간(Latency)
- 지원하는 인덱스의 종류
- 하이브리드 검색 및 디스크 인덱시 지원 여부
- 역할 기반 접근 제어(RBAC) 지원 여부
- 동적 세그먼트 vs. 정적 데이터 샤딩
- 무료 호스팅 키어 제공 여부 및 가격