[250307] FAISS vs ChromaDB 차이점

🔍 FAISS vs ChromaDB: 기능적 차이점

1. FAISS (Facebook AI Similarity Search) 정리

• 주요 기능: 대규모 벡터 검색을 빠르게 수행하는 라이브러리
• 사용 목적: 주로 벡터 검색을 최적화하기 위한 인덱싱 및 검색 엔진 역할
• 핵심 기능:
  • 벡터 인덱스 생성 (`IndexFlatL2`, `IVFFlat`, `HNSW` 등)
  • 유사도 검색 (L2 거리, 내적, 코사인 유사도 등)
  • GPU 가속 지원 (CUDA 활용 가능)
• 벡터 저장 기능: 제공하지 않음 (디스크에 저장하는 기능은 있지만, DB처럼 관리되는 것은 아님)

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2. ChromaDB 정리

• 주요 기능: 벡터 데이터를 저장하고 관리하는 벡터 데이터베이스(Vector DB)
• 사용 목적: 벡터 임베딩을 저장하고, 지속적으로 데이터를 CRUD(Create, Read, Update, Delete)할 수 있도록 제공
• 핵심 기능:
  • 벡터 데이터 저장 및 관리
  • 쿼리 기반 검색 (텍스트 기반 검색 및 벡터 유사도 검색 가능)
  • 메타데이터 관리 (추가적인 속성을 함께 저장 가능)
  • 스토리지 지원 (메모리 기반, 디스크 저장, 원격 DB 연동)

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3. 기능적 차이 요약

기능	FAISS	ChromaDB
벡터 검색	✅ (빠른 검색)	✅ (검색 가능)
벡터 저장	❌ (데이터베이스 기능 없음)	✅ (데이터 저장 및 관리)
메타데이터 관리	❌ (오직 벡터만 처리)	✅ (메타데이터와 함께 저장 가능)
CRUD 지원	❌ (인덱스 단위로 저장 및 로드)	✅ (벡터 CRUD 가능)
검색 방식	L2 거리, 코사인 유사도 등	벡터 검색 + 텍스트 검색
GPU 가속	✅ (CUDA 지원)	❌ (기본적으로 CPU 기반)

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Q. 어떤 상황에서 사용해야 할까?

• FAISS가 적합한 경우:
  • 대규모 벡터 검색을 수행해야 하고, DB로서의 관리가 필요하지 않은 경우
  • 빠른 검색이 중요한 ML/AI 모델에 활용할 때
  • GPU를 활용하여 검색 성능을 극대화하고 싶을 때
• ChromaDB가 적합한 경우:
  • 벡터 데이터를 저장, 업데이트, 삭제할 필요가 있을 때
  • 검색뿐만 아니라 메타데이터를 관리하면서 CRUD 작업을 수행해야 할 때
  • 기존의 RDB 또는 NoSQL DB처럼 벡터 데이터를 다루고 싶을 때

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Q. 함께 사용 가능할까?

A. Yes!

• FAISS를 벡터 검색 엔진으로 사용하고, ChromaDB를 벡터 저장소로 활용하는 구조도 가능하다.
• 예를 들어, ChromaDB에 데이터를 저장한 뒤, 내부에서 FAISS를 사용하여 빠르게 검색하는 방식도 지원됨.

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FAISS는 고속 벡터 검색 라이브러리, ChromaDB는 벡터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스이다~
둘이 같이 쓰면 더 좋을 것 같다~