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Tiger Data, PostgreSQL용 벡터 인덱스 PRISM 공개... HNSW보다 메모리 4배 적게 쓰고 빌드 20배 빨라

Tiger Data, PostgreSQL용 벡터 인덱스 PRISM 공개... HNSW보다 메모리 4배 적게 쓰고 빌드 20배 빨라

Tiger Data가 PostgreSQL 확장 pg_vectorsearch를 오픈소스로 공개하고, 새 인덱스 PRISM은 HNSW의 그래프 방식 대신 파티셔닝과 압축을 사용함
1억 개 벡터 기준으로 PRISM은 질의 지연 6ms를 기록했고, HNSW보다 메모리를 4배 적게 쓰며 인덱스 빌드는 20배 넘게 빠름
PRISM은 벡터 차원을 최대 1968차원까지만 지원하고, PostgreSQL 18 이상에서만 동작함
출시 직후 알파 단계라 Azure 등 관리형 PostgreSQL의 허용 확장 목록에는 아직 없음
개발사는 기존 pgvectorscale의 재현율 저하 문제를 이유로 그래프 기반에서 파티션 기반 설계로 방향을 바꿈

Hacker News opinions

나 Tiger Data 쪽 사람인데 이 팀이랑은 무관함. 그냥 릴리스가 신기해서 올렸고, 기여자 Erik한테 스레드 전달해뒀으니 피드백 있으면 볼 듯.

필터링은 되냐? 포스트 필터링만 된다던데 테넌트나 유저 권한 범위를 이 인덱스로 어떻게 효율적으로 거는지 모르겠음. 파티셔닝은 쉬운 편이고 최근성 가중치 주는 게 제일 골치 아픔.

나는 VectorChord 쓰고 있는데 빠른 NVMe 디스크 붙이니까 Postgres 비용이 반으로 줄었음. 저메모리 벡터 인덱스 경쟁자 생긴 건 반가움.

관리형 Postgres에서 확장 열어주지 않으면 쓸 사람 별로 없을 듯.

관리형 쓰고 싶으면 Tiger Cloud 쓰면 됨. 라이선스가 PostgreSQL이라 pg_textsearch처럼 AlloyDB나 HorizonDB에도 들어갈 수 있을 거임.

1968차원 제한은 인덱스용으로 768차원 잘라서 조회하고, WHERE에서 전체 벡터로 한 번 더 비교하면 우회됨. 빠른데 정확도는 조금 떨어짐.

Azure DB에서 pgvector 써봤는데 무난하더라. pgvector에 PR 안 보내고 왜 새로 만들었는지 설계 과정이 제일 궁금함.

pgvectorscale 쓰다가 재현율이 들쭉날쭉해서 그래프 말고 파티션 방식으로 옮긴 거임. 블로그에 자세히 적어놨음.