브루트포스 방식 vs 인덱싱 기반 검색 방식
벡터 검색 시스템의 성능은 "어떻게 가까운 벡터를 빨리 찾아낼 것인가"에 달려 있습니다. 이 문제를 해결하는 두 가지 대표적인 방식이 바로 브루트포스(naive) 검색과 인덱싱 기반 검색입니다. 두 방식의 개념과 차이점을 아래와 같이 설명할 수 있습니다.
1. 브루트포스(naive) 검색 방식
개념
브루트포스 검색은 말 그대로 "무식하게 다 비교해보는" 방식입니다. 벡터 데이터베이스에 저장된 모든 벡터를 하나하나 순회하면서, 쿼리 벡터와의 유사도를 일일이 계산합니다. 그리고 유사도가 가장 높은(거리 기준으로는 가장 가까운) 벡터들을 상위 N개 골라냅니다.
예시
만약 DB에 100만 개의 벡터가 있다면, 쿼리 한 번에 대해 100만 번의 유사도 계산이 필요합니다.
장점
- 정확도 100%: 모든 벡터를 다 비교하기 때문에, 이론적으로 가장 정확한 최근접 결과를 얻을 수 있습니다.
- 단순한 구현: 복잡한 인덱스 구조 없이 쉽게 구현할 수 있습니다.
단점
- 매우 느림: 데이터가 수천 개만 넘어가도 속도가 급격히 저하됩니다. 실시간 검색이 사실상 불가능합니다.
- 비효율적인 리소스 사용: 계산량이 많아 CPU/GPU 자원을 많이 소모합니다.
2. 인덱싱 기반 검색 방식
개념
인덱싱 기반 방식은 모든 벡터를 다 비교하는 것이 아니라, 검색 속도를 높이기 위해 특정 구조(인덱스)를 미리 만들어 놓고 쿼리 시 그 구조를 따라 빠르게 유사한 벡터만 골라내는 방식입니다. 대표적인 인덱싱 기법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- IVF (Inverted File Index): 벡터들을 여러 클러스터로 나눈 뒤, 클러스터 중심점과 가까운 것들만 비교
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): 그래프 기반으로 근접 벡터들끼리 링크를 만들어 탐색 경로를 최적화
- PQ (Product Quantization): 벡터를 압축하여 메모리 사용량을 줄이고 계산을 빠르게
예시
100만 개 중에 모든 벡터를 비교하지 않고, 유사할 가능성이 높은 1~2만 개만 선택적으로 비교합니다.
장점
- 매우 빠름: 인덱스를 통해 검색 속도가 수십~수백 배 이상 향상됩니다.
- 확장성: 대용량 데이터셋에서도 효율적으로 검색 가능
단점
- 정확도 손실 가능성: 일부 인덱싱 기법은 근사값 기반이라 정확도가 소폭 낮아질 수 있습니다.
- 설계 복잡성: 인덱스 설계와 튜닝에 대한 지식이 필요합니다.
3. 두 방식의 비교 요약
| 항목 | 브루트포스 검색 | 인덱싱 기반 검색 |
|---|---|---|
| 정확도 | 높음 (100%) | 보통 약간 손실 있음 (95~99%) |
| 속도 | 느림 | 빠름 |
| 구현 난이도 | 낮음 | 중간~높음 |
| 확장성 | 낮음 (작은 데이터셋에 적합) | 높음 (대규모에 적합) |
| 리소스 효율 | 비효율적 | 효율적 |
결론
브루트포스 방식은 작고 정밀한 데이터셋에 적합하고, 인덱싱 기반 방식은 대규모 데이터셋에서 빠른 응답 속도를 요구하는 실제 서비스에 적합합니다.
실제로 대부분의 벡터 DB(Faiss, Qdrant, Milvus 등)는 두 가지 방식 모두 지원하며, 사용자 요구에 맞게 선택하거나 자동 전환 기능을 제공하기도 합니다.
기술정리