Qdrant란 무엇인가요?

Qdrant는 2021년 설립된 오픈소스 프로젝트로서 고차원 벡터 검색이 필요한 분야에서 높은 평가를 받고 있습니다. 고차원 벡터, 즉 다차원 공간에서 데이터를 표현하는 벡터는 유사성 검색, 자연어 처리, 이미지 분석 등의 AI 기반 작업을 위한 고급 분석 및 예측 기능을 제공합니다. 해당하는 작업들은 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴과 관계를 찾아야 하는 것들입니다. 그러나 Qdrant와 같은 도구를 사용해 고차원 벡터를 처리하기 위해서는 성능상의 도전 과제를 해결해야 하고 특수한 알고리즘과 기술이 필요합니다. 또한 고차원 벡터 데이터를 저장, 색인화, 검색하기 위해 설계된 별도의 데이터베이스를 포함한 복잡한 아키텍처도 필요합니다. 그러나 대규모 데이터 세트와 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있는 더 간단한 옵션들도 존재합니다.

Qdrant란 무엇인가요?

Qdrant는 오픈 소스 벡터 데이터베이스 및 유사성 검색 엔진으로서 정확하고 효율적인 유사성 검색을 위한 고차원 벡터의 저장 및 검색에 특화되어 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 배포 옵션을 제공하며 대량의 데이터와 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.

현대의 신경망 시스템에는 용도에 따라 다양한 크기와 형태의 벡터가 사용됩니다. Qdrant는 현재 사용되는 가장 일반적인 벡터 유형인 희소 벡터, 밀집 벡터, 다중 벡터, 명명된 벡터를 지원합니다.

Qdrant는 벡터 데이터 유형 외에도 벡터의 양자화 표현을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Qdrant는 원본 벡터를 효율적으로 재점수화하거나 직접 검색할 수 있습니다. 해당 프로세스는 백그라운드에서 양자화가 진행되는 동안 수행되므로 전체 프로세스가 최적화, 효율화됩니다.

데이터 관리 및 일관성 향상에 기여하는 Oracle 솔루션 살펴보기

Qdrant는 벡터 검색에 특화되어 있으며, 검색 증강 생성을 사용해 기업용 성능을 크게 개선했습니다. 오픈 소스로서 기업이 시맨틱 검색 및 추천 엔진 도입을 저렴하게 시작해 볼 수 있는 훌륭한 출발점이 되어 줍니다.

정확성을 높이기 위해 Qdrant는 각 벡터에 연결되어 추가 컨텍스트를 제공할 수 있는 페이로드(payload)라는 보조 메타데이터 세트를 사용합니다. 그러나 페이로드는 반드시 JSON 형식으로 구성되어야 합니다. 반면 Oracle Database 23ai는 단일 쿼리에 대해 JSON, 그래프, 텍스트, 관계형, 공간 등 다양한 데이터 유형을 반환할 수 있습니다. 또한 이 정보는 벡터를 보완하는 것에 그치는 것이 아니라 훨씬 더 많은 데이터 유형을 가진 자체적인 필터 역할을 할 수 있습니다.

Qdrant와 같은 오픈 소스 데이터베이스는 독점 솔루션과 관련된 라이선스 비용이 발생하지 않으므로 기업이 합리적인 가격으로 벡터 검색 사용 사례를 시험해 볼 수 있습니다. 그러나 Qdrant가 대규모 데이터 세트로 고성능 벡터 검색을 처리할 수 있지만, 그러한 데이터 세트를 관리하고 유지하기란 복잡하고 많은 비용이 발생하는 작업입니다. Qdrant를 사용하는 대부분의 기업은 다양한 데이터 유형과 메트릭을 관리하기 위한 보완적인 데이터베이스를 추가로 운영해야 할 것입니다. 반면 Oracle Database 23ai는 기존 기업 데이터 관리 프레임워크에 벡터 검색을 도입할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 데이터 유형과 방대한 데이터 세트도 거뜬히 처리할 수 있습니다.

벡터 검색을 시험해보고자 하는 기업에게 Qdrant와 같은 오픈소스 데이터베이스는 가파른 학습 곡선을 요구하기는 하나 비용 효율적인 진입점이 되어 줄 수 있습니다. 유연하고 적응력이 뛰어나도록 설계되었으므로 API 및 SDK를 사용해 기업의 기존 데이터 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다. 그러나 다른 기술들을 선택할 때와 마찬가지로, 귀사만의 특정한 요구 사항, 데이터 구성, 인프라 선택을 고려해야 귀사에 가장 적합한 데이터베이스를 결정할 수 있습니다. 많은 기업들에게 벡터는 저장, 관리, 검색해야 하는 완전히 새로우면서도 핵심적인 데이터 유형입니다. 이들은 Qdrant와 같은 특수 목적 데이터베이스와 Oracle Database 23ai와 같은 멀티모달 데이터베이스 사이에서 선택해야 합니다. 후자의 경우 단일 저장소에서 모든 데이터 유형을 지원하며, 데이터 무결성과 복잡한 쿼리 기능을 필수적으로 요구하는 엔터프라이즈급 미션 크리티컬 애플리케이션에 적합합니다.

Qdrant FAQ

Qdrant는 어디에 사용되나요?

Qdrant는 고차원 벡터를 효율적으로 저장, 관리, 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스 및 유사성 검색 엔진입니다. 벡터 검색용으로 설계되었으며 기존 관계형 데이터베이스와 같은 강력한 트랜잭션 처리 능력을 보장하지 않습니다.

Qdrant는 실시간 벡터 검색 성능을 어떻게 보장하나요?

Qdrant는 계층적으로 탐색할 수 있는 작은 세계(hierarchical navigable small world, HNSW) 그래프라는 고급 검색 알고리즘을 통해 검색 대상에 가장 가까운 이웃을 찾고 실시간 데이터 업데이트를 제공합니다. 즉, 삽입, 삭제 및 모든 수정 사항을 포함한 새로운 업데이트를 즉시 검색해 수정된 결과를 실시간으로 얻을 수 있습니다.

Qdrant를 기존 AI/ML 파이프라인과 통합할 수 있나요?

예. Qdrant는 머신러닝 프레임워크와 통합될 수 있으며, 하이브리드 클라우드 플랫폼을 통해 AWS, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 등과도 통합 가능합니다.

Qdrant의 배포 옵션으로는 어떤 것들이 있나요?

Qdrant는 로컬, 클라우드, 하이브리드 등 다양한 배포 옵션을 제공합니다. 로컬 배포 시 Qdrant는 추가 비용 없이 Docker를 사용한 간편한 설정을 지원합니다. Qdrant Cloud는 확장성과 손쉬운 액세스를 제공합니다. Kubernetes 클러스터와 통합된 Qdrant Cloud는 관리형 서비스를 지원합니다.

Qdrant와 다른 벡터 검색 엔진들의 차이점은 무엇인가요?

Qdrant는 고차원 벡터 저장 및 검색에 특화된 벡터 데이터베이스입니다. 관련 작업에서 최적의 결과를 제공하는 데이터베이스임이 입증되었고, 특히 벡터 검색 엔진과 벡터 데이터베이스를 사용하고자 하는 기업들이 우선적으로 고려하는 기술로 자리잡았습니다.