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Vector Database 비교 전에 결정해야 할 다섯 가지

규모, 필터링, 업데이트 주기, 하이브리드 검색, 운영 방식으로 벡터 데이터베이스 선택 문제를 구조화합니다.

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제품 이름을 나열하기 전에 데이터와 검색 패턴을 먼저 정의합니다.

핵심 요약

  • 벡터 수보다 필터와 업데이트 패턴이 중요할 수 있습니다.
  • 하이브리드 검색 필요 여부를 먼저 정해야 합니다.
  • 관리형 서비스와 자체 운영의 비용 구조가 다릅니다.

데이터 규모를 정확히 세기

문서 수가 아니라 실제로 저장할 Chunk와 Embedding의 수를 계산해야 합니다. 차원 수와 메타데이터 크기, 복제 정책에 따라 저장 비용이 달라집니다.

검색 패턴 정의하기

카테고리와 권한 필터가 많은지, 키워드 검색과 결합해야 하는지, 새 문서가 얼마나 자주 들어오는지를 정리합니다. 이 조건이 인덱스 방식과 제품 선택을 바꿉니다.

운영까지 포함한 비교

백업, 모니터링, 리인덱싱, 버전 업그레이드를 누가 책임질지 결정해야 합니다. 초기 비용이 낮아 보여도 운영 인력이 많이 필요하면 총비용은 커질 수 있습니다.

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