Python 벡터 데이터베이스: 공간 데이터와 생성형 AI를 위한 최고의 데이터베이스와 도구

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Antonio Di Nicola

Updated on 2023. 8. 17.

업데이트 (2025년 11월): 최신 스택에서는 보통 특성 전처리를 위해 pandas를 사용하고, 벡터 저장소로 Chroma, LanceDB, pgvector/Postgres, Qdrant, Weaviate, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch vectors 등을 함께 사용합니다. DocArray v2는 호환성이 깨지는 API 변경 사항이 있으므로, 사용 중이라면 최신 문서를 반드시 확인하세요.

벡터 데이터베이스는 공간 데이터를 관리하고 조작하는 데 매우 강력한 도구입니다. 이들은 데이터를 저장하고 검색하는 독특한 방식을 제공하기 때문에, Geographic Information Systems (GIS), 생성형 AI, 이미지·비디오 검색, 자연어 처리와 같은 분야의 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스의 세계를 살펴보면서, 특히 Python에서의 활용과 Jina AI의 혁신적인 도구인 DocArray에 초점을 맞춰 설명하겠습니다.

Python Pandas Dataframe에서 코드 없이 빠르게 Data Visualization을 만들고 싶나요?

PyGWalker는 시각화를 통한 Exploratory Data Analysis를 위한 Python 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 pandas dataframe(및 polars dataframe)을 시각적 탐색을 위한 tableau 대체 User Interface로 바꾸어, Jupyter Notebook에서의 데이터 분석 및 시각화 워크플로우를 크게 단순화해 줍니다.

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벡터 데이터베이스란 무엇인가?

벡터 데이터베이스는 데이터를 벡터 공간 모델(vector space model)에 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 모델에서는 데이터를 다차원 공간의 점으로 표현하며, 각 차원은 데이터의 특정 특징(feature)에 대응합니다. 이 공간에서 점들 사이의 거리는 코사인 유사도(cosine similarity)와 같은 메트릭을 사용해 데이터 항목 간의 유사성을 측정하는 데 활용됩니다. 덕분에 벡터 데이터베이스는 이미지·비디오 검색과 같이 유사한 항목을 찾는 작업이나, 문서 검색과 같은 자연어 처리 작업에 특히 유용합니다.

벡터 데이터베이스의 예로는 PostGIS, GeoPackage, SQLite, GeoServer, MapServer 등이 있습니다. 이들 데이터베이스는 지도와 같은 공간 데이터를 저장·조작하는 GIS 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 그러나 벡터 데이터베이스는 공간 데이터에만 한정되지 않고, 생성형 AI를 포함한 다양한 분야의 애플리케이션에서도 활용될 수 있습니다.

Python에서 벡터 데이터베이스는 어떻게 동작하는가?

Python은 강력한 데이터 조작 능력과 벡터 데이터를 다루기 위한 다양한 라이브러리 덕분에, 벡터 데이터베이스 작업에 널리 사용되는 언어입니다. 그중 하나가 Jina AI의 DocArray로, Python에서 벡터 데이터베이스를 고수준 인터페이스로 다룰 수 있도록 지원합니다.

DocArray를 사용하면 Python에서 벡터 데이터베이스를 손쉽게 생성하고, 질의하고, 조작할 수 있습니다. 벡터 추가, 삭제, 업데이트 같은 다양한 연산은 물론, 유사한 벡터를 찾기 위한 데이터베이스 질의도 지원합니다. 또한 DocArray는 다른 Python 라이브러리들과 자연스럽게 통합되므로, 기존 Python 워크플로우에 벡터 데이터베이스 연산을 쉽게 포함시킬 수 있습니다.

생성형 AI에서의 벡터 데이터베이스 활용

벡터 데이터베이스는 생성형 AI에서 매우 폭넓게 활용될 수 있습니다. Generative Adversarial Networks(GANs)와 같은 생성형 AI 모델은 보통 고차원 벡터 공간에서 동작하기 때문에, 이들이 사용하는 데이터를 저장·조작하는 데 벡터 데이터베이스가 자연스럽게 어울립니다.

예를 들어, GAN은 고차원 벡터 공간의 점을 이미지로 매핑하여 이미지를 생성할 수 있습니다. 이때 벡터 데이터베이스를 사용해 이러한 점들을 저장해 두면, GAN이 새 이미지를 생성하는 데 필요한 점들을 빠르고 효율적으로 검색할 수 있습니다. 이는 생성 프로세스를 크게 가속화하여, 실제 애플리케이션에서 GAN을 보다 실용적으로 사용할 수 있게 해 줍니다.

GAN뿐 아니라, 다른 유형의 생성형 AI 모델에서도 벡터 데이터베이스는 유용합니다. 예컨대, 언어 모델이 사용하는 임베딩(embeddings)을 저장하고 검색하는 데 벡터 데이터베이스를 활용하여, 주어진 입력과 유사한 텍스트를 더 쉽게 생성할 수 있습니다.

오픈 소스 벡터 데이터베이스

오픈 소스 벡터 데이터베이스는 매우 다양하며, 애플리케이션에 벡터 데이터베이스 기능을 추가하려는 개발자들에게 폭넓은 선택지를 제공합니다. 대표적인 오픈 소스 벡터 데이터베이스로는 Pinecone, Milvus.io, Weaviate, Vespa, Vald, GSI 등이 있습니다.

예를 들어 Pinecone은 머신러닝 애플리케이션을 위해 설계된 벡터 데이터베이스입니다. 대규모 벡터 검색을 지원하며, 간단한 Pythonic API를 제공해 Python 기반 머신러닝 작업을 하는 개발자에게 좋은 선택이 됩니다.

반면 Milvus.io는 다양한 벡터 연산을 지원하는 강력한 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있는 유연하고 성능 좋은 솔루션을 제공합니다.

Weaviate는 GraphQL과 RESTful API 기반의 오픈 소스 실시간 벡터 검색 엔진으로, 머신러닝 모델을 확장하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Vespa, Vald, GSI 역시 각각 고유한 기능과 장점을 제공하는 견고한 벡터 데이터베이스입니다.

이러한 오픈 소스 벡터 데이터베이스들은 다양한 기능과 특성을 제공하므로, 개발자는 자신의 요구 사항에 가장 잘 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.

이미지 및 비디오 검색을 위한 벡터 데이터베이스 활용

벡터 데이터베이스는 유사한 항목을 찾는 이미지·비디오 검색 작업에 특히 적합합니다. 그 이유는, 데이터를 벡터 공간 모델에 저장하고, 점들 사이의 거리를 유사도의 척도로 활용할 수 있기 때문입니다.

이미지 검색 애플리케이션을 예로 들어 보겠습니다. 애플리케이션은 데이터베이스 내 각 이미지를 특징(feature) 벡터로 표현하여 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 사용자가 이미지를 검색하면, 애플리케이션은 검색 이미지 역시 벡터로 변환한 뒤, 벡터 데이터베이스에 질의를 보내 가장 유사한 벡터를 가진 이미지를 찾습니다.

이 접근 방식은, 검색 이미지와 데이터베이스 내 모든 이미지를 직접 비교하는 전통적인 방법보다 훨씬 효율적일 수 있습니다. 벡터 데이터베이스를 사용하면 유사한 이미지 소수만 빠르게 후보로 추릴 수 있어, 전체 검색 과정을 크게 가속화할 수 있습니다.

자연어 처리를 위해 벡터 데이터베이스를 사용할 때의 장점

자연어 처리(NLP) 역시 벡터 데이터베이스가 빛을 발하는 대표적인 영역입니다. NLP에서는 word embeddings나 transformer 기반 모델과 같은 기법을 이용해 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 표현합니다. 이 벡터들은 텍스트의 의미 정보를 담고 있으며, 벡터 간 거리는 해당 텍스트 조각들 간의 의미적 유사성을 나타냅니다.

벡터 데이터베이스는 이러한 텍스트 벡터를 저장하고, 효율적인 유사도 검색 기능을 제공합니다. 이는 특히, 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 찾는 문서 검색(document retrieval)과 같은 애플리케이션에서 매우 유용합니다.

예를 들어, transformer 기반 모델을 사용해 문서를 벡터로 표현하는 문서 검색 시스템을 생각해 봅시다. 이 시스템은 문서 벡터를 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 사용자가 질의를 제출하면, 시스템은 질의를 벡터로 변환한 뒤, 벡터 데이터베이스를 이용해 가장 유사한 문서 벡터들을 찾습니다.

아래는 DocArray 라이브러리를 사용해 Python에서 이를 구현한 간단한 예시입니다:

from jina import Document, DocumentArray
 
# Create a DocumentArray (a vector database)
docs = DocumentArray()
 
# Add documents to the DocumentArray
for text in texts:
    doc = Document(text=text)
    docs.append(doc)
 
# Query the DocumentArray
query = Document(text="example query")
results = docs.query(query, top_k=10)

이 예시에서 texts는 데이터베이스에 추가할 텍스트들의 목록이고, "example query"는 검색 질의 텍스트입니다. query 메서드는 질의와 가장 유사한 문서 10개를 반환합니다.

벡터 데이터베이스 간 성능 비교

벡터 데이터베이스를 선택할 때는 성능을 반드시 고려해야 합니다. 데이터베이스 크기, 벡터 차원 수, 수행하려는 연산 종류 등에 따라, 벡터 데이터베이스마다 성능 특성이 크게 달라질 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터와 대규모 데이터베이스에 최적화되어 있는 반면, 다른 데이터베이스는 차원이 낮은 벡터나 소규모 데이터베이스에 더 적합할 수 있습니다. 어떤 데이터베이스는 질의 속도를 우선시하고, 어떤 것은 쓰기(write) 성능을 더 강조하기도 합니다.

아래는 DocArray와 Milvus.io 두 벡터 데이터베이스의 질의 성능을 비교하는 간단한 벤치마크 예시입니다:

import time
from jina import Document, DocumentArray
from milvus import Milvus, DataType
 
# Create a DocumentArray and a Milvus client
docs = DocumentArray()
milvus = Milvus()
 
# Add documents to both databases
for text in texts:
    doc = Document(text=text)
    docs.append(doc)
    milvus.insert([doc.embedding])
 
# Query both databases and measure the time taken
query = Document(text="example query")
 
start = time.time()
docs_results = docs.query(query, top_k=10)
end = time.time()
docs_time = end - start
 
start = time.time()
milvus_results = milvus.search([query.embedding], top_k=10)
end = time.time()
milvus_time = end - start
 
print(f"DocArray query time: {docs_time}")
print(f"Milvus query time: {milvus_time}")

여기서 texts는 데이터베이스에 추가할 텍스트 목록이며, "example query"는 검색 질의 텍스트입니다. 이 스크립트는 두 데이터베이스에서 질의를 수행하는 데 걸린 시간을 측정해, 성능을 간단히 비교할 수 있게 해 줍니다.

자주 묻는 질문(FAQs)

벡터 데이터베이스란 무엇인가?

벡터 데이터베이스는 데이터를 벡터 공간 모델에 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 모델에서는 데이터를 다차원 공간의 점으로 표현하며, 각 차원은 데이터의 특징(feature)에 해당합니다. 이 공간에서 점들 사이의 거리는 코사인 유사도(cosine similarity)와 같은 메트릭을 사용해 데이터 항목 간의 유사성을 측정하는 데 활용됩니다. 덕분에 벡터 데이터베이스는 이미지·비디오 검색, 문서 검색과 같은 자연어 처리 작업 등, 유사한 항목을 찾아야 하는 작업에 특히 유용합니다.

Python에서 벡터 데이터베이스는 어떻게 동작하는가?

Python은 강력한 데이터 조작 기능과 벡터 데이터를 다루는 라이브러리 생태계 덕분에, 벡터 데이터베이스 작업에 많이 사용됩니다. 그중 하나가 Jina AI의 DocArray로, Python에서 벡터 데이터베이스를 다루기 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다. DocArray를 사용하면 Python에서 벡터 데이터베이스를 손쉽게 생성·질의·조작할 수 있습니다.

자연어 처리에서 벡터 데이터베이스를 사용할 때의 장점은?

자연어 처리(NLP)에서는 word embeddings나 transformer 기반 모델과 같은 기법을 사용해 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 표현합니다. 이 벡터들은 텍스트의 의미를 포착하며, 벡터 간 거리는 해당 텍스트 간의 의미적 유사성을 나타냅니다. 벡터 데이터베이스는 이런 텍스트 벡터를 저장하고 효율적인 유사도 검색 기능을 제공하므로, 문서 검색과 같이 질의와 의미적으로 유사한 문서를 찾는 애플리케이션에서 특히 유용합니다.