Rust 기반 성능 최적화와 Quantization을 통한 Vector DB 선택 전략

Context

RAG 시스템 구축 시 데이터 규모와 쿼리 특성에 따라 Vector DB의 성능 병목 지점이 상이함. 특히 메모리 제약 상황에서의 인덱싱 효율과 단순 벡터 검색을 넘어선 Hybrid Search의 필요성이 대두됨.

Technical Solution

• ChromaDB: Rust Core 도입을 통해 Python GIL 병목을 제거하고 Write Throughput을 10K에서 40K+ vectors/sec로 개선한 경량 설계
• Qdrant: HNSW Traversal 단계 내에 Payload Filtering을 통합하여 Post-filtering으로 인한 성능 저하를 방지한 구조
• Qdrant: Scalar, Binary, Product Quantization 스택을 적용해 동일 데이터셋 기준 메모리 사용량을 최대 32배까지 압축한 최적화
• Weaviate: HNSW 벡터 검색과 BM25 키워드 검색을 단일 쿼리로 통합한 Hybrid Search 구현으로 고유 명사 및 정확한 문자열 매칭 한계 극복
• Weaviate: Model Context Protocol(MCP) 서버 내장으로 Agentic Workflow 내 glue code 없는 데이터 상호작용 지원
• Weaviate: 모듈형 아키텍처를 통해 Vectorizer와 Re-ranker를 컨테이너 내부로 통합한 엔터프라이즈급 플랫폼 설계