Qdrant란 무엇인가요?

Qdrant란 무엇인가요? (What is Qdrant?)

출처: Qdrant 공식 문서 — what-is-qdrant

여러분, 오늘은 벡터 데이터베이스와 그중에서도 가장 빠르게 성장하는 플레이어 중 하나인 Qdrant에 대해 알아볼게요. 먼저 "벡터 데이터베이스가 뭔데?"라는 질문부터 차근차근 짚어나가 볼게요.

벡터 데이터베이스란 무엇인가요?

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 조회하도록 설계된 데이터베이스에요. 전통적인 OLTP(nosql)나 OLAP 데이터베이스에서는 데이터가 행과 열(Tables)로 정리되고, 그 열의 값에 기반해 질의를 수행해요. 그런데 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 같은 애플리케이션에서는 데이터가 고차원 공간의 벡터로 표현되는 경우가 많아요. 이 벡터에 id와 payload를 더한 것을 point라고 하고, 그 point들을 저장하는 곳을 Collection이라고 불러요.

여기서 벡터란 객체나 데이터 포인트의 수학적 표현이에요. 벡터의 각 요소는 그 객체의 특정 특징이나 속성에 (암시적으로든 명시적으로든) 대응하죠. 예를 들어 이미지 인식 시스템에서 벡터 하나는 이미지 하나를 나타내고, 각 요소는 픽셀 값이나 그 픽셀의 특징/디스크립터가 될 수 있어요. 음악 추천 시스템에서는 각 벡터가 노래 하나를 나타내고, 요소들이 템포, 장르, 가사 같은 노래 특성을 담을 수 있어요.

벡터 데이터베이스는 이런 고차원 벡터의 저장과 조회에 특화되어 있어요. HNSW(Hierarchical Navigable Small World)나 Product Quantization 같은 특수한 자료구조와 인덱싱 기법을 써서 **근사 최근접 이웃(ANN)**을 구현하죠. 이 덕분에 주어진 질의 벡터에 가장 가까운 벡터들을 어떤 거리 메트릭에 기반해 빠르게 찾을 수 있어요. 가장 흔히 쓰이는 거리 메트릭은 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 내적(Dot Product) 인데, 세 가지 모두 Qdrant가 완전히 지원해요.

세 메트릭을 빠르게 정리하면

  • 코사인 유사도 (Cosine Similarity) — 두 벡터가 얼마나 비슷한지 재는 방법이에요. 단순히 말하면 두 벡터가 같은 방향(비슷함)인지 정반대인지를 보여줘요. 텍스트 표현에서 문서나 문장이 얼마나 비슷한지 비교할 때 자주 쓰여요. 결과값은 -1에서 1 사이인데, -1은 완전히 다르고 1은 최대 유사도를 뜻해요.
  • 내적 (Dot Product) — 벡터의 길이(length)까지 고려하는 유사도 메트릭이에요. 문서 벡터가 단어 빈도 기반으로 만들어졌을 때 유용하죠. 두 벡터의 각 요소를 곱하고 그 곱을 모두 더해서 계산해요. 합이 클수록 두 벡터는 더 비슷해요. 벡터를 정규화하면(숫자 합이 1이 되게 하면) 내적 유사도는 코사인 유사도와 같아져요.
  • 유클리드 거리 (Euclidean Distance) — 지도에서 두 지점 사이의 거리를 재듯, 공간에서 두 점 사이의 거리를 재는 방법이에요. 두 점 좌표의 차이를 제곱해 모두 더한 뒤 제곱근을 취해서 계산해요. 머신러닝에서 벡터가 얼마나 비슷하거나 다른지 측정할 때 흔히 쓰여요.

왜 벡터 데이터베이스가 필요한가요?

벡터 데이터베이스는 추천 시스템, 콘텐츠 기반 이미지 검색, 개인화 검색처럼 유사도 검색이 필요한 다양한 애플리케이션에서 중요한 역할을 해요. 효율적인 인덱싱과 검색 기법을 활용해, 이미 벡터로 표현된 비정형 데이터를 더 빠르고 정확하게 찾아내고, 사용자에게 가장 관련성 높은 결과를 보여줄 수 있게 해주죠.

벡터 데이터베이스를 쓰면 얻는 장점은 다음과 같아요:

  1. 고차원 데이터의 효율적인 저장과 인덱싱.
  2. 수십억 개의 데이터 포인트를 다룰 수 있는 대규모 데이터셋 처리.
  3. 실시간 분석과 질의 지원.
  4. 이미지, 비디오, 자연어 텍스트 같은 복잡한 데이터형에서 만들어진 벡터 처리.
  5. 머신러닝/AI 애플리케이션에서 성능 향상과 지연시간 감소.
  6. 맞춤 솔루션을 직접 구축하는 것보다 개발·배포 시간과 비용 절감.

물론 구체적인 장점은 조직의 사용 사례와 선택한 데이터베이스의 기능에 따라 달라질 수 있어요.

Qdrant란 무엇인가요?

Qdrant는 벡터 유사도 검색 엔진이에요. 추가 payload와 함께 point(즉 벡터)를 저장·검색·관리할 수 있는 편리한 API를 갖춘, 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 서비스를 제공하죠. payload는 검색을 더 정밀하게 하고 사용자에게 줄 유용한 정보를 얻는 데 도움이 되는 추가 정보 조각이라고 생각하면 돼요.

Qdrant를 시작하는 방법은 세 가지가 있어요:

  • Python qdrant-client 사용
  • 최신 qdrant docker 이미지를 받아서 로컬에서 연결
  • Qdrant Cloud의 무료 티어(free tier)를 본격 전환 전에 체험

Qdrant 아키텍처 개괄

Qdrant의 주요 구성 요소와 용어를 살펴볼게요.

  • Collection(컬렉션) — 검색할 수 있는 point(벡터 + payload)의 이름 붙은 집합이에요. 같은 컬렉션 안의 각 point 벡터는 동일한 차원을 가져야 하고, 단일 메트릭으로 비교돼요. 명명된 벡터(Named vectors)를 쓰면 한 point 안에 여러 벡터를 둘 수 있고, 각각 고유한 차원과 메트릭 요구사항을 가질 수 있어요.
  • 거리 메트릭 (Distance Metrics) — 벡터 간 유사도를 측정하는 데 쓰여요. 컬렉션을 만들 때 같은 시점에 선택해야 해요. 메트릭 선택은 벡터를 얻은 방식, 특히 새 질의를 인코딩할 신경망에 따라 달라져요.
  • Point(포인트) — Qdrant가 다루는 중심 엔티티로, 벡터와 선택적인 id·payload로 구성돼요.
    • id: 벡터의 고유 식별자.
    • Vector: 이미지, 소리, 문서, 비디오 등 데이터의 고차원 표현.
    • Payload: 벡터에 추가할 수 있는 추가 데이터가 담긴 JSON 객체.
  • Storage(저장) — Qdrant는 데이터를 디스크에 영속화하며, 그 중 얼마나 많은 부분을 메모리에 함께 둘지 선택하게 해줘요. 핫 데이터를 완전히 RAM에 두는 pinned, 워밍된 디스크 캐시용 cached, 대규모 데이터셋에서 RAM을 아끼는 cold가 있어요.
  • Clients(클라이언트) — Qdrant에 연결하는 데 쓸 수 있는 프로그래밍 언어들.

다음 단계

이제 벡터 데이터베이스와 Qdrant를 알게 됐으니, 튜토리얼 하나로 시작할 준비가 됐어요. 벡터 데이터베이스를 한 번도 안 써봤다면 Getting Started 섹션으로 바로 이동하세요. 이미 이 기술에 익숙한 개발자라면 자신의 사용 사례에 가장 관련 있는 섹션으로 가면 돼요.

튜토리얼을 진행하면서 궁금한 점이 생기면 Qdrant Discord 커뮤니티에 물어보세요. 😎

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