RAG 시대의 벡터 DB 비교

이 게시물은 RAG(Relevant Augmented Generation) 시대에 벡터 검색 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라, Vespa, Milvus, Qdrant 세 가지 Vector Database를 비교합니다.

주요 비교 기준

• 설치 용이성
• 사용성
• 성능
• 특정 용도

각 DB의 장점

프로젝트 요구 사항에 따라 각 DB는 대규모 데이터 처리, 초저지연 쿼리, 복잡한 필터링 기능 등을 제공합니다. 벡터 검색은 AI 생태계에서 필수 인프라로 자리 잡고 있으며, 각 솔루션의 강점을 활용하여 더 강력한 AI 서비스를 구현할 수 있습니다.