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2023년, 벡터 데이터베이스 선택을 위한 비교 및 가이드 / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

(discuss.pytorch.kr)
15P by ninebow 7달전 | favorite | 댓글과 토론

  • 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.

  • Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch 및 PGvector의 7개 Vector Database를 비교하였습니다.

  • 비교 항목은 다음과 같습니다.

    1. 오픈소스 여부
    2. 자체 호스팅 가능 여부
    3. 클라우드 관리 여부
    4. 벡터 전용 여부
    5. 개발자 경험과 커뮤니티
    6. QPS(Query-per-Second) 및 지연시간(Latency)
    7. 지원하는 인덱스의 종류
    8. 하이브리드 검색 및 디스크 인덱시 지원 여부
    9. 역할 기반 접근 제어(RBAC) 지원 여부
    10. 동적 세그먼트 vs. 정적 데이터 샤딩
    11. 무료 호스팅 키어 제공 여부 및 가격

  • 원문: https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html