랭체인에서 사용가능한 벡터DB 비교

1. Chroma
2. Milvus
3. qdrant

아래 표는 Qdrant, Milvus, Chroma 세 가지 솔루션을 다양한 측면에서 비교하고 분석한 결과를 정리한 것입니다.

	Qdrant	Milvus	Chroma
핵심 기능	벡터 색인 및 검색, 고급 쿼리, 실시간 업데이트	벡터 색인 및 검색, 고급 쿼리, 실시간 업데이트	벡터 색인 및 검색, 고급 쿼리, 실시간 업데이트
인덱싱 알고리즘	HNSW, IVFADC, IVFPQ 등	FAISS, HNSW, IVFADC, IVFPQ 등	Annoy, HNSW, IVFADC 등
다양한 클라이언트 지원	Python, Go, Java, REST API 등	Python, Java, C++, REST API 등	Python, REST API 등
오픈 소스	예	예	예
활발한 커뮤니티	예	예	예
문서화	좋음	보통	보통
사용자 수	중간	높음	중간
성능	높음	높음	중간

Qdrant, Milvus, Chroma는 모두 오픈 소스 벡터 유사도 검색 엔진입니다. 모두 높은 확장성을 지원하며 커뮤니티 지원도 활발합니다. 그러나 이들 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다.

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Qdrant는 Python, Go, Java, C++ 등 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. HNSW, IVFADC, IVFPQ 인덱싱 알고리즘과 쿼리 알고리즘을 사용합니다. 데이터 유형으로 벡터, 스칼라, 문자열을 지원합니다.

Milvus는 Python, Java, C++ 프로그래밍 언어를 지원합니다. FAISS, HNSW, IVFADC, IVFPQ 인덱싱 알고리즘과 쿼리 알고리즘을 사용합니다. 데이터 유형으로 벡터를 지원합니다.

크로마는 파이썬 프로그래밍 언어만 지원합니다. HNSW 인덱싱 알고리즘과 쿼리 알고리즘을 사용합니다. 데이터 유형으로 벡터를 지원합니다.

전반적으로 Qdrant, Milvus, Chroma 중에서 선택하는 것은 사용되는 프로그래밍 언어, 데이터 유형, 인덱싱/쿼리 알고리즘 등 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

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원본 글: https://anpigon.tistory.com/402