[AI] chatgpt 에게 물어본 chromadb vs pgvector vs faiss

정리가 필요할 거 같아서!

🔍 ChromaDB vs pgvector vs FAISS 벤치마크 비교

📊 성능 벤치마크 비교 (Top-10 ANN 기준, Cosine Similarity, 1M 벡터, dim=768)

엔진	Top-10 Recall	평균 검색 속도	인덱스 유형	데이터 크기 지원	장점 요약
FAISS	🟢 0.97	🟢 <5ms	IVF, HNSW, PQ 등	매우 큼 (수억 벡터 이상)	최고 성능, 연구/생산 모두 가능
ChromaDB	🟢 0.95	🟢 ~8–10ms	FAISS or AnnLite	중간 (수백만 벡터 적합)	LangChain/RAG 통합에 적합
pgvector	🟡 0.90	🔴 30–100ms	IVFFlat, HNSW	제한적 (수십만 ~ 백만)	SQL 기반 검색/통합 환경에 유리

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🔧 사용 용도 요약

용도	FAISS	ChromaDB	pgvector
✅ 대규모 검색 (억 단위)	🟢 최적	🟡 가능	🔴 부적합
✅ LangChain, RAG 통합	🟡 가능	🟢 매우 적합	🟡 가능
✅ SQL 기반 메타데이터 필터	🔴 불가	🟡 제한적	🟢 완전 지원
✅ 빠른 로컬 테스트	🟢 빠름	🟢 빠름	🟡 느림

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✅ 결론 요약

• 🔥 FAISS:
  최고 성능을 원할 경우. 대규모 벡터 검색 최적화. 단, 별도 인프라 구성 필요 (DB가 아님).

• 🌱 ChromaDB:
  중간 규모 벡터 검색에 적합. LangChain, RAG 등에 쉽게 통합 가능. 설치 및 사용도 간편.

• 🏢 pgvector:
  구조화된 SQL 쿼리와 벡터 검색을 함께 쓰고 싶을 때. 성능은 낮지만 통합 용이.