데이터 규모와 필터링 정밀도에 따른 Vector DB 최적 선택 가이드

Context

단순 벡터 검색을 넘어 실제 Production 환경의 RAG 파이프라인에서 발생하는 메타데이터 필터링 부하와 인프라 운영 비용의 트레이드오프 발생. 특히 데이터셋 규모 증가에 따른 Indexing 지연과 선택적 필터링 시 발생하는 Recall 저하 문제가 시스템 병목으로 작용.

Technical Solution

• Payload Filter를 HNSW Graph Traversal 단계에 직접 통합하여 선택적 필터링 시의 Recall 손실을 방지한 Qdrant의 인덱싱 구조 채택
• Compute와 Storage를 물리적으로 분리하고 Kubernetes 기반의 전문 노드(Query, Data, Index)를 운영하여 100M 이상의 대규모 데이터셋을 처리하는 Milvus 아키텍처 설계
• HNSW 인덱싱에 GPU 가속을 도입하여 AWS 환경에서 Index Build 속도를 4배 향상시킨 Qdrant v1.14의 최적화 적용
• 별도의 임베딩 호출 없이 내부 Vectorization과 BM25-Dense Hybrid Search를 통합하여 검색 파이프라인을 단순화한 Weaviate의 모듈형 구조 활용
• 인프라 관리 오버헤드 제거를 위해 Read/Write Unit 기반의 Serverless 과금 모델을 적용한 Pinecone의 Managed 서비스 전략 운용