Weaviate 설정: 어떤 배포·모델 조합을 고를까

Weaviate 설정: 어떤 배포·모델 조합을 고를까

Weaviate는 구성과 배포 방식이 정말 다양해요. 그중에서도 가장 중요한 결정은 두 가지예요. 배포 설정(Deploy)과 활성화할 모델 통합(Model integration)이죠. 이 페이지는 프로젝트에 맞는 조합을 고르는 판단 기준을 정리해줘요.

출처: 공식문서

배포 방식 선택

Weaviate는 다음과 같은 방식으로 배포할 수 있어요.

벡터화 전략 선택

Weaviate에 데이터 객체를 넣는 방법은 두 가지예요.

  • 객체 벡터를 직접 지정하거나
  • Weaviate 벡터라이저 모듈로 객체 벡터를 생성

벡터라이저 모듈을 쓸 때는 입력 미디어 유형(모달리티)에 따라, 그리고 로컬 또는 API 기반 중 무엇을 선호하느냐에 따라 선택이 달라져요. 대체로 API 기반 벡터라이저는 편리하지만 추가 비용이 들고, 로컬 벡터라이저는 비용이 낮을 수 있지만 비슷한 속도를 내려면 GPU 같은 전용 하드웨어가 필요할 수 있어요. 텍스트의 경우 MTEB 벤치마크가 여러 벡터라이저 성능을 비교하는 좋은 자료가 되지만, 도메인·실무 성능은 다를 수 있다는 점을 기억하세요.

용도별 권장 조합

평가(도입 검토) 단계에는 이런 조합을 권장해요.

퀵스타트 가이드는 WCD 무료 클러스터와 API 기반 벡터라이저로 예시를 진행해요.

개발(Development) 단계에는 이런 조합을 권장해요.

둘 중 Docker Compose가 모든 구성 옵션을 노출하고 로컬 개발 환경에서도 쓸 수 있어 더 유연해요. text2vec-transformers나 multi2vec-clip 같은 로컬 벡터라이저 모듈도 쓸 수 있죠. 반면 WCD는 배포를 직접 관리할 필요가 없어 더 간편해요. 임베디드 Weaviate는 아직 실험 단계라 심각한 개발 용도로는 추천하지 않아요.

벡터라이저 선택의 기준은 프로덕션 요구에 최대한 가깝게 잡는 거예요. 검색 품질이 무엇보다 중요하다면 개발에서도 실제 쓸 모듈을 그대로 쓰는 걸 권장해요. 또 비용과 공간(풋프린트)도 염두에 두세요. API 기반 벡터라이저의 벡터화는 매우 큰 데이터셋을 다룰수록 상당히 비쌀 수 있고, 벡터 길이는 약 5배까지 차이날 수 있어 저장·메모리 요구량에 영향을 줘요.

프로덕션 배포에서는 이런 호스팅 모델을 고려해요.

모두 스케일링이 가능하고, Kubernetes와 Hybrid SaaS가 구성 유연성이 가장 높아요. WCD 기반은 설정·유지보수가 가장 쉽고, 셀프 매니지드 Kubernetes는 유연성과 스케일링을 함께 잡아요. DigitalOcean Managed Weaviate는 DigitalOcean이 운영하는 완전 관리형 옵션이라 이미 DigitalOcean을 쓰는 팀이나 Weaviate Cloud 밖의 관리형 호스팅을 원하는 팀에 잘 맞아요. 구성 제어를 더 원하지만 배포 관리는 맡기고 싶다면 Hybrid SaaS가 양쪽의 장점을 모두 주는 선택이에요.

모델 통합(모달리티) 선택

Weaviate는 미디어 유형(모달리티)에 따라 다양한 벡터라이저·리랭커 모듈을 제공해요. Ollama나 Transformers 모델은 로컬 호스팅이고, Cohere나 OpenAI 등은 API 기반이라 Weaviate 구성에 따라 사용 가능 여부가 달라져요. 모델 통합 목록에서 각 설정별 사용 가능 여부를 확인한 뒤 자신에게 맞는 모델을 고르는 걸 권장해요.

더 알아보기 (Learn more)