벡터 DB 6개월 운영 후 내린 결론: Pinecone, Qdrant, PGvector 선택 기준

벡터DB선택기준

주요 기사 요약 2026년 벡터 DB 벤치마크에서는 단순 성능 비교를 넘어 운영 복잡도와 비용 효율성이 중요한 요소로 떠올랐다. Pinecone은 관리 부담이 거의 없지만 월 $3,300(10M 벡터 기준), Qdrant는 50M 벡터에서 QPS 41.47(99% recall)로 강력하지만 자체 관리 필요, PGvector는 pgvectorscale로 50M 벡터에서 471 QPS를 달성하며 AWS 대비 75% 비용 절감이 가능하다. 실제 스타트업과 엔터프라이즈의 선택 기준은 … Read more

2025년 최고의 벡터 데이터베이스 비교 분석: Pinecone, Qdrant, pgvector 심층 리뷰

벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스의 중요성 현재 AI 기술이 급속도로 발전하면서 비구조화된 데이터를 효율적으로 처리하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 대화형 AI, 추천 시스템, 이미지 검색, 문서 유사도 분석 등 다양한 분야에서 벡터 임베딩을 활용한 검색이 핵심 기술로 자리잡았습니다. 전통적인 키워드 기반 검색과 달리, 벡터 검색은 의미적 유사성을 바탕으로 동작하기 때문에 … Read more