요즘 챗봇, 추천 시스템, 검색엔진에 임베딩을 붙이는 일이 많아지면서, "벡터 검색"이라는 말도 많이 들어보셨을 거예요. 그리고 그 와중에 FAISS와 벡터DB(VectorDB)를 놓고, "둘 다 비슷한 거 아닌가?" "어떤 걸 써야 하지?" 라는 고민에 빠지기 딱 좋은 시기죠. 결론부터 말하면, FAISS는 벡터 검색 라이브러리고, VectorDB는 FAISS 같은 엔진을 품은 완성형 데이터베이스입니다. 이제 하나하나 차근히 풀어볼게요.
**FAISS(Facebook AI Similarity Search)**는 Facebook이 만든 벡터 유사도 검색 라이브러리입니다. 수많은 벡터 중에서 가장 유사한 벡터(NN: Nearest Neighbor)를 찾아주는 C++ 기반 라이브러리이고, Python에서도 사용할 수 있어요. L2 거리, Inner Product, Cosine 유사도 등 다양한 거리 계산을 지원합니다. 수천만, 수억 개의 벡터도 빠르게 검색할 수 있는 고성능 엔진이에요. 하지만 FAISS는 어디까지나 라이브러리예요. 즉, 다음은 전부 직접 해야 합니다: 벡터를 메모리에 올리고 검색 인덱스를 만들고 저장/로드 처리하고 ID-문서 매핑도 따로 관리하고 쿼리 요청 처리도 직접 짜야 합니다 즉, FAISS는 "엔진"이지, "데이터베이스"가 아닙니다.
**벡터DB(Vector Database)**는 벡터 검색을 위한 전용 데이터베이스입니다. 대표적인 예로는 다음과 같은 것들이 있어요: Weaviate Pinecone Milvus Qdrant Vespa (국내: Haystack 기반 LangChain 등) 이들은 단순한 검색 기능을 넘어서, 벡터 검색 시스템을 완제품처럼 제공해 줍니다. 예를 들어 VectorDB는 이런 걸 해줍니다: 벡터를 넣으면 자동으로 인덱싱 유사도 기반 검색 지원 id, metadata, payload, text 등 부가 정보 저장 REST API, gRPC, SDK 등으로 외부 시스템과 연결 벡터에 대한 필터링, 권한 처리, 버전 관리, 스케일링까지 지원 즉, 벡터 데이터를 안전하게 보관하고, 검색하고, 운영 가능한 수준으로 만들어주는 완성형 솔루션이죠.
이 관계를 가장 쉽게 설명하자면 이렇습니다: FAISS는 고성능 엔진이고, VectorDB는 완성된 자동차입니다. FAISS는 무조건 빠르고, 직접 세팅만 잘 하면 최고 성능을 뽑을 수 있는 날것 그대로의 검색 엔진 반면 VectorDB는 운전석, 기어, 내비게이션, 차 키까지 다 갖춘 운전 가능한 시스템 그래서 직접 세밀하게 튜닝하고 싶은 개발자는 FAISS를, 빠르게 시스템을 구축하고 유지하고 싶은 팀은 VectorDB를 많이 사용하죠.
FAISS는: 메모리 내 벡터 인덱싱 전용 도구 영속성(저장) 지원은 파일 형태로 수동 처리 실시간 삽입/삭제 어려움 ID 관리, 메타데이터 매핑은 직접 구현해야 함 배포 및 클러스터링 X VectorDB는: 벡터 + 메타데이터 저장 및 검색 가능 REST API나 Python SDK 제공 벡터 삽입/삭제/업데이트/쿼리 모두 가능 유사도 + 조건 필터 쿼리 동시 지원 분산 클러스터/스케일링 가능 대규모 시스템에서도 안정적 운영 가능
FAISS는 다음 상황에 특히 잘 어울려요: 내가 전체 시스템을 직접 설계하고 싶을 때 정형화된 오프라인 검색 (예: 법률 검색, 이미지 검색)을 고성능으로 처리하고 싶을 때 서버 환경이 아닌 로컬 프로그램, 데스크탑 소프트웨어, 또는 GPU 기반의 커스텀 처리를 할 때 빠른 프로토타이핑이 필요할 때 즉, NLP 연구자, 검색 엔진 엔지니어, 실시간 LLM 연동 개발자가 FAISS를 많이 씁니다.
VectorDB는 이렇게 쓰면 좋습니다: 실서비스에 벡터 검색을 붙이고 싶은 스타트업/기업 REST API만으로 챗봇의 기억 기능, RAG, 검색 시스템을 완성하고 싶은 경우 벡터에 메타데이터를 붙여서 조건 검색까지 함께 하고 싶은 경우 실시간 삽입/삭제/버전 관리가 필요한 시스템 분산 환경에서 동시 사용자 트래픽을 고려해야 할 때 LLM 기반 서비스, 챗봇, 질문 답변 시스템 등에서 VectorDB는 거의 필수에 가깝습니다.
FAISS와 VectorDB는 목적이 분명히 다른 도구입니다. 겉보기에 둘 다 "벡터를 검색해주는 도구"지만, FAISS는 검색 엔진, VectorDB는 검색 시스템이라고 이해하는 것이 가장 정확합니다. 어떤 도구를 쓸지는 여러분의 상황에 따라 다릅니다: 백엔드부터 다 만들 수 있다면 FAISS로 최적화된 시스템을 짜는 것도 좋고, 서비스에 빨리 붙이고 운영 안정성을 확보하려면 VectorDB가 훨씬 현실적인 선택일 수 있어요.