VDBench-v1 (Vector DB Benchmark)

개요

VDBench-v1은 다양한 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 검색 성능, 정밀도, 확장성을 비교 평가할 수 있도록 설계된 오픈 벤치마크 도구이다. ANN(Search), Filtering, Re-ranking, Index 유형 등 주요 기능을 중심으로 통일된 평가 지표와 실행 방식을 제공하며, LLM 시대 RAG(Relevance-Augmented Generation) 아키텍처의 인프라 선택에 핵심 역할을 한다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	VDBench-v1은 벡터 DB 간 기능적/비기능적 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마크 프레임워크이다.
목적	벡터 검색 성능 및 시스템적 확장성 비교, 표준화된 테스트 제공
평가 방식	공통 질의 집합과 동일 데이터셋으로 latency, recall, RPS, 정확도 등 측정

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2. 평가 항목 및 구성

항목	설명	지표 예시
벡터 검색 성능	유사 벡터 Top-K 검색 정확도 및 지연	latency, recall@k, throughput
필터 조건 지원	메타데이터 기반 필터링 성능	hybrid latency, filter recall
Reranking 품질	초기 검색 결과에 대한 순위 재정렬 성능	rerank NDCG, rerank latency
Index 유형 지원	IVF, HNSW, DiskANN 등	인덱스 생성/압축 시간, 크기
API 호환성	REST, gRPC, LangChain 통합 여부	SDK 대응 여부

각 DB는 동일한 실험 조건에서 비교된다.

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3. 대상 DB 및 실험 환경

DB	설명	언급
FAISS	Meta에서 개발한 CPU 기반 인덱싱 라이브러리	고성능 CPU 최적화 환경
Weaviate	GraphQL 기반 하이브리드 필터링 특화	장기 텍스트 인코딩 지원
Milvus	Zilliz 기반 GPU 확장성 제공	HNSW + IVF 지원
Qdrant	Rust 기반 필터링 및 디스크 기반 인덱스	payload filtering 특화
Elasticsearch	벡터 필드 내장형 검색	스칼라/벡터 혼합 검색 지원

임베딩은 Cohere, OpenAI, BAAI 등의 embedding API로 생성한다.

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4. 기대 효과 및 활용 전략

항목	설명	기대 효과
공정 비교	벤더 독립적 벤치마크 설계	벡터DB 선택 기준 제공
오픈소스 채택	누구나 확장·기여 가능	벤치마크 reproducibility 향상
LLM-RAG 아키텍처 적용	Retrieval 단계 성능 최적화	실질적인 RAG 정확도 향상 기여
배포 자동화	Docker 기반 구성 제공	CI 파이프라인 테스트 연동 가능

실제 운영 환경의 workload 시뮬레이션도 지원할 수 있다.

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5. 결론

VDBench-v1은 벡터 데이터베이스의 성능을 공정하고 재현 가능하게 비교 평가할 수 있는 프레임워크로, 벡터 기반 RAG 아키텍처와 AI 인프라 설계에 있어 실용적이고 투명한 벤치마크 기준을 제공한다. 추후 LLM 확장 및 멀티모달 검색 확장을 통해 더욱 고도화될 것으로 기대된다.